车牌识别不管是“软识别”还是“硬识别”关键都在识别率(不知道软识别和硬识别的朋友，可以看一下我们昨天文章，为大家详细讲解了两者定义及区别)。但是目前的技术也难达到的识别率，我们车牌识别白天达到了99.5%，晚上也能达到99%，在同行中可以算是非常高的了，但距离还有很长的路要走。
因为比如无牌车或者肉眼都不能识别的车牌，这时则需要一套好的“非车牌识
福州停车场车牌识别系统
车牌识别不管是“软识别”还是“硬识别”关键都在识别率(不知道软识别和硬识别的朋友，可以看一下我们昨天文章，为大家详细讲解了两者定义及区别)。但是目前的技术也难达到的识别率，我们车牌识别白天达到了99.5%，晚上也能达到99%，在同行中可以算是非常高的了，但距离还有很长的路要走。
因为比如无牌车或者肉眼都不能识别的车牌，这时则需要一套好的“非车牌识别处理机制”，该机制大部分需要在非车牌识别的软件层来解决，但好的车牌识别产品，可以依据车型对车辆进行进入管理，但这项技术比车牌识别本身难度就更高了，准确率高的就更少了。所以在选择停车场系统中纯车牌识别系统时建议您从识别率和非车牌识别处理机制这两点出发。
车牌识别系统单元主要是指前端摄像机，因道路环境较为复杂，其所使用的摄像机比一般监控用的摄像机要求高很多。现在车牌识别的摄像机主要使用在出入口、高速公路和城市道路上。因室外环境非常复杂，高温、低温、雨雪、烟雾等的影响造成车牌无法辨识，甚至中午强光照射等，都有可能因为摄像机快门、进光量，以及其他功能无法适当配合而不能将车牌清晰地辨识出来。正是由于一系列因素的影响，车牌识别用摄像机不仅需要动态范围宽、低照度等，还要求具备强光抑制功能，此项功能主要是为了解决在夜间环境光照不足而又缺少补光的条件下，因车牌周边汽车强光灯照射而导致车牌部分曝光不足，出现车牌模糊或根本无法辨识的情况。
在运动(光流)场确定之后，去除随机噪声及一些过小的运动，认为在检测时段内运动向量始终在一定范围内保持一致的那些区域属于一个物体，从而可以确定出各运动目标(车辆)在各个时刻的运动参数(速度，方向等).
基于车光流场分析进行跟踪的方法，可以很的计算出运动目标的速度，但是这种方法采用迭代的方法·计算时间较长，无法进行实时的跟踪，并且该方法只考虑利用光流散据来进行决策，所以受到被估算的光流场精度的限制.这些方法受到噪声的影响严重·而且·分割所得的运动对象的边缘精度不够.在运动不完全的情况下，则会产生分割结果不完整等问题。
另外，由于运动场并不是很可靠，因此通常在物体边界或纹理不突出区域产生错误，从而会对分割结果产生明显的影响，因此，由于各方面的限制，使得基于光流法的运动分割并不适合交通场景下的运动分析。
首先，它可以保证车主车辆的停放安全，传统人工发卡的管理模式无法记录车辆的停放记录，容易出现丢车现象，而智能化的停车场管理系统，采用图像对比或者车牌识别系统，对进出停车场的车辆自动进行图像抓拍并保存停车记录，通过图像对比功能，让人们停车更安全。
其次，停车场系统可以使车辆有序进出停车场，并实现自动车位引导功能，同时管理中心的工作人员可以通过电脑显示，查看停车场的空余车位和车辆停放区域，实时了解停车场中车位的使用情况，提高车位利用率。
停车场系统可以对进出停车场的车辆类型不同，实施不同的收费标准，同时可以进行分时段的收取停车费用，提高停车场的收益;系统自动计算停车费用，有效地保证人工收费出现的收费漏洞及资金流失现象。
对于一些特殊车辆，采取不停车通行的方式，提高通行速度，给人们停车营造一个良好的环境。
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