卡口系统通过架设在路段上的信息采集设备，实时采集、识别、记录通过该监控断面的所有目标(包括机动车，非机动车和行人)的特征数据，其中机动车车牌信息是的数据之一。卡口系统通过车牌识别技术能够有效的记录车辆在各个卡口路段的行径记录，通过大数据分析可以提前预判出车辆的前进方向，针对特定车辆可以提前布防和跟踪抓捕。临沂大禾信息技术研发的车牌识别SDK，在智能交通系统、
停车场车牌识别
卡口系统通过架设在路段上的信息采集设备，实时采集、识别、记录通过该监控断面的所有目标(包括机动车，非机动车和行人)的特征数据，其中机动车车牌信息是的数据之一。卡口系统通过车牌识别技术能够有效的记录车辆在各个卡口路段的行径记录，通过大数据分析可以提前预判出车辆的前进方向，针对特定车辆可以提前布防和跟踪抓捕。临沂大禾信息技术研发的车牌识别SDK，在智能交通系统、出入口管理系统、图帧系统、移动系统等多种行业都已实现成功运用。
因为每次识别需要抓拍多张图片，因此软识别的速度较慢。而且该系统对所抓拍的图片要求也是极高的，必须极为清晰才能达到想要的效果。该系统对现场环境以及调试质量要求极高，在诸多环境不乐观的场合都不适用，设备的摆放颇为重要。
硬件识别：通俗的解释是通过独立的硬件设备，对所抓拍图片进行一系列的字符处理；目前停车场系统行业中硬件识别也分为两种，即带有单独的车牌识别仪和前端硬件识别两种，大禾主要采用的是前端硬件识别。
可靠性及稳定性：
硬识别系统：识别器采用TI公司的高速DSP，双CPU控制，确保系统可靠性和稳定性。
软识别系统：软件识别，容易频繁出现死机等情况，需经常重新启动电脑，造成间断性系统瘫痪。
识别速度：
硬识别系统：整车车牌识别速度小于0.4秒，充分满足车流量大时的需要；
软识别系统：整车车牌识别速度大于3秒，甚至更长，速度让人难以忍受。
车速适应性：
硬识别系统：车速在0-120Km/H范围内均能稳定识别；应用范围广泛，高速公里使用该类设备。
大角度场景下识别效果图
每一项的算法改进，都凝聚了多点的算法和突破。正如臻识科技算法工程师所说，“在算法研发的过程中，每一项改进都是困难的，因为往往都伴随着其它新问题的产生。以提高逆光情况下的灵敏度为例，如果其对逆光环境识别是有益的，那么就要考虑在正常情况下，把非车牌当成车牌来识别的概率会提高、识别速度变慢等问题。”但是即使困难重重也不应该就此止步，对产品算法性能追求的信念应该为整个行业所坚持。
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