你知道怎樣提高車牌識別的識別率嗎？就我國現狀而言，我國的云停車場正處于發展初期，很多停車場已經加入“云停車場”的行列，通過o2o平臺形成區域聯盟，為區域內的車主提供更加便捷實惠的停車服務。
作為傳統的停車場，要加入“云停車場”行列最重要的一部就是搭建一套能夠與云平臺互聯的車牌識別系統。由于技術發展的原因，在很長一段時間里國內的車牌識別率一直處于較低水平，這使得云停車場的發展舉步維艱。如何提高停車場車牌識別系統的識別率，這一直是車牌識別品牌廠商考慮的一個問題。
當然，經過多年的發展現在的車牌識別系統綜合識別率普遍保持在90%以上，少數幾個優秀品牌能夠達到95%以上的綜合識別率，其中在車牌識別率上一直保持著優勢地位的優位停車的車牌識別率更是可達99.58%，已經非常接近99%了。那么車牌識別系統的識別率能否達到99%呢？從目前來看，答案是否定的，因為在理論上不存在99%識別率的車牌識別系統。
在一般情況下，車牌識別系統可以識別進入停車場的所有車牌。但受光照、氣象、角度、污損等各種因素的影響，車牌識別系統的識別率自然會不同程度下降。雖然對于技術*的車牌識別品牌而言，他們可以通過技術手段使車牌識別系統能夠在各種環境中的識別率得到不同程度的提高，讓車牌識別系統的識別率無限接近99%。但是，在理論上，無論多么*的車牌識別系統都不可能在所有識別環境下識別出所有汽車牌照。
車牌識別系統雖然無法在理論上實現99%的車牌識別，但這并不表示在云停車場中無法實現99%的車牌識別。通過車型識別、車臉識別和圖像對比等技術作為補充，配合車牌識別系統實現99%的車牌識別是*可能的。
基于視頻的車型識別系統是利用計算機分析通過攝像頭和圖像采集卡獲取視頻圖像,通過對特定區域的視頻圖像處理分析,完成車輛檢測和車輛分類識別。
而“車臉識別系統”則與“人臉識別”類似，“人臉”可通過眉毛位置、眼睛大小等進行識別，“車臉”的比對則靠的是車輛顏色、車燈位置、天窗、年檢標識等，同一車型的不同款式也可以比對出來。
圖像對比技術在停車場管理系統中又被稱作圖像抓拍、圖像對比、圖像識別等。在停車場出、入口附近分別安裝攝像機，通過視頻轉換連接到停車場系統管理電腦上，在車輛進場時在入口有效刷卡信息產生的瞬間對刷卡車輛進行抓拍，并通過分析處理后將此刻抓拍的圖片與本次刷卡信息進行數據打包存儲，并在車輛出場刷卡時，將本刷卡信息所對應的進場記錄及保存的圖片調出進行對比，是停車場收費系統的一個重要的安全措施及手段。
有了這三種技術的補充，車輛身份99%識別將成為可能。比如說，一個污損程度較高的車牌，通過車牌識別系統只能識別大概，無法得出*正確的識別結果。在這種情況下，如果通過車型識別、車臉識別和圖像對比等技術進行補充識別，將有可能的車輛信息都提取出來與眼前的車輛進行對比，便可以完整識別該車牌信息。
