车辆识别的技术性在智慧交通行业的运用日益，技术性相对性完善，人工智能技术的运用提升了车辆识别的成功率。而针对车辆识别的生产厂家而言，怎样拓宽对总体目标车子的鉴别范畴，保持更的鉴别是智慧交通市场需要，那么怎样挑选一个好的停车场车牌识别系统就变成重中之重。

随着人们生活水平的提高，车辆的不断增加，智能交通已经成为衡量一个城市发展的重要指标。车牌识别，已经成为我们生活中不可或缺的一部分。越来越多的场所开始考虑安装停车场系统设备，保障停车安全。但是，现在的车牌识别系统在技术上还存在着一些难题，如，识别率不高、识别不稳定、夜间识别效果差、识别速度慢等，这都是行业厂家亟待解决的问题，突破这些难题。

安胜智能车牌识别系统在采集车辆图像时，由于环境光线变化剧烈，白天光较强、夜间较弱，面光与背光行驶不同，上午和下午的光照方向也不一样，抓拍图像时受环境光线影响较大，车速过快、采集设备动态范围和识别率不够会使成像质量难低。对于地感线圈触发的情况来说，当认为车牌达到了佳成像位置时系统触发系统开始拍摄，这对触发设备的可靠性和响应速度都有较高的要求。
车牌定位之般要对图像做预处理，然后再进行定位、分割、识别等部分。得到的车牌图像有较多噪声、图像对比度不强，车牌被部分遮挡，车牌处出现污点、变脏，笔迹褪色，有其它字符区域干扰，以及出现因运动产生的图像模糊失真等情况，所以定位算法实现起来有困难 。
对于字符分割，则可能存在光照不均、污迹严重、车牌倾斜、对比度小、牌照褪色、牌照字符粘连等不利因素，需要研发与之适应的算法。而字符识别算法上，因为汉字笔画复杂，所以要求图像有更高的分辨率，系统有很高的采集和处理速度，才能达到实时处理的要求。算法的简捷、实用、率往往和算法速度形成冲突。
购买车牌识别系统重要的还是稳定性，这就涉及到了识别率的问题了，其实识别率跟设备本身相机像素关系不太大(当然角度也会有小影响)，但主要的还是软件算法，在条件允许的情况下，不妨上门去对方公司亲眼看看要好很多。
个有趣的客户，应该也是做足了功课，项目是一进一出，为了确认优位车牌识别系统的识别率，在安装结束后，提出要试用三天后再验收，3人换岗就在门口硬生生了一辆一辆的数，三天数了4850辆车后才验收付款。
4，品牌实力，后提醒大家，一定要睁大眼睛的去选择品牌
字符识别的难点之一。易混淆字符包车牌识别结果输出接口数据将车牌识别结果以文本格式输出，包括车牌号，车牌颜色，车牌识别系统字符识别对分割后的字符的灰度图像进行归一化处理，特征提取，然后经过机器学习或与字符数据库模板进行匹配，后选取匹配度高的结果作为识别结果。目前比较流行的字符识别算法有：模板匹配法、人工网络法、支持向量机法和分类法等。模板匹配法的优点是识别速度快、方法简单，缺点是对断裂、污损等情况的处理有一些困难；人工网络法学习能力强、适应性强、分类能力强但比较耗时；支持向量机法对于未见过的测试样本具有更好的识别能力且需要较少的训练样本；分类法能侧重于比较重要的训练数据，识别速度快、实时性较高。