车牌识别一体机的优劣关键在于识别率。由于采集的车牌图像具有多样性，并且采集图像时受到许多因素的影响，如烟雾、雨雪、日光不同角度等，车牌识别就面对极大挑战。不过随着技术的发展，这些问题正逐步被解决，车牌识别摄像机可采用宽动态CMOS、基于车牌局部曝光、图像算法控制的补光技术等，可以自动跟踪光线变化，有效抑制顺光和逆光，尤其在夜间可以抑制汽车大灯的干扰，从而清晰地车牌，邢台车牌识别系统，继而实现高达99.58%的识别率，高居行业首位。当然高识别率又与车牌识别算法密切相关，例如浩晨车牌识别一体机采用自主研发的PC版算法，是专门针对停车场环境而开发的，适应停车场车速慢、角度大、识别距离短等特点，特别是大角度，车牌识别系统价格，是其它应用场景所不具备的，这也奠定了其识别率的地位。 未来，随着更多高新技术的发展，车牌识别一体机将会有更多智能用途，届时停车场智能化管理系统将让车辆管理更方便、收费过程更简便、通行更快速，从而真正实现进出口无人看守的智能化管理。
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一个车牌识别系统的基本硬件配置是由摄像机、主控机、采集卡、照明装置组成.而软件是由一个具有车牌识别功能的图像分析和处理软件，以及一个满足具体应用需求的后台管理软件组成.车牌识别系统于是出现了两种产品形式，一种是软硬件一体，或者用硬件实现识别功能模块，形成一个全硬件的车牌识别器.
车牌识别停车场系统首先和其他传统的停车场系统相比，停车场车牌识别系统，它省去了人们停车取卡的过程，在距离车辆很远处.车牌识别高清相机就可以对进入停车场的车辆车牌号进行抓拍.道闸自动开闸，其次、车牌识别停车场系统和其他停车场系统相比，采用的是快速道闸，三米内长的道闸抬杆时间在1秒就可以完全抬起.大大地减少了人们进入停车场的时间。
车牌识别按照运行环境可以简单分为PC端和头端（嵌入式）。目前国内车牌识别系统在PC端已有一些厂家使用深度学习方法，而头端都还是采用传统方法。随着深度学习专用芯片的研发，明年应该就会有深度学习方法应用在头端的产品发布。由于国内外车牌规则较多，传统方法局限性比较大，很难通用。
对于特殊场景，比如低照度、变换、低质模糊等，车牌识别率仍然有待提升。而无论是传统方法还是深度学习方法，蓝牙车牌识别系统，有些共同的模块技术仍有提高的空间和研究的价值，比如运动区域检测，车牌定位，变换校正，多帧融合输出等。而对于传统方法，字符分割和字符识别仍有可提高空间。
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