智能停车已成为主流模式，这与车牌识别系统密不可分。

随着人工智能市场的普及，所有行业都在思考如何改变。 安防行业首先受到冲击。 目前，停车难是我们非常重视的问题。 当人工智能进入停车行业后，演变为智能停车管理系统。 车牌识别技术作为智能停车管理系统中最重要的部分，其前景不可估量。

针对停车行业的痛点，国内知名停车场厂商也提出了有利于停车场管理的各种解决方案，如车位引导系统、车辆搜索引导系统、车牌识别系统、云停车、etc电子收费系统、立体车库等解决方案和措施。 其中，车牌识别系统是实现各种系统的基础。 车辆牌照是世界上唯一用于车辆识别的标志。 只有快速、准确地识别车牌，才是实现其他停车场管理的前提。 车牌识别系统未来前景广阔，但也离不开三个要素: 一是识别率。

最重要的指标是车牌识别系统是否实用的识别率。 国际运输技术部门对识别率指标进行了专门讨论，要求所有标志的正确识别率为24小时85%-95%。 为了测试车牌识别系统的识别率，该系统需要安装在实际应用环境中，每天运行24小时以上，采集至少1000辆在自然交通流中通过的车辆的车牌进行识别，并存储车牌图像和识别结果，以便检索和查看。 然后，我们还需要获得实际通过的车辆图像和正确的手动识别结果。 II. 识别速度决定了车牌识别系统能否满足实时实际应用的要求。

如果一个识别率高的系统需要几秒钟甚至几分钟的时间来识别结果，该系统将没有实际意义，因为它不能满足实际应用中的实时性要求。 例如，在高速公路收费中，车牌识别应用的功能之一就是减少通行时间，而在这类应用中，速度是减少通行时间、避免车道交通堵塞的有力保证。 III. 背景管理车牌识别系统的后台管理系统确定车牌识别系统是否易于使用。 必须清楚地认识到，要达到100% 的识别率是不可能的，因为车牌脏、模糊、堵塞，或者天气可能不好 (雪、冰雹、雾等)，而良好的后台管理可以在很大程度上应对这些情况。 车牌识别技术在安防行业应用已久，技术相对成熟。

人工智能的应用提高了车牌识别的准确性。 对于车牌识别算法的制造商来说，如何扩展目标车辆的识别范围，实现更准确的识别，是市场所需要的。 近年来，车牌识别在高速公路车辆管理中得到了广泛的应用。 在电子收费 (etc) 系统中，它也是结合DSRC技术识别车辆身份的主要手段。 未来，车牌识别技术将得到更好的延伸，更好的服务于人们。Tigerwong停车售票机系统制造商，多年来专注于停车设备!如果您对停车系统有任何疑问，欢迎咨询和沟通。