作为传统的停车场，要加入“云停车场”行列重要的一部就是搭建一套能够与云平台互联的车牌识别系统。由于技术发展的原因，在很长一段时间里国内的车牌识别率一直处于较低水平，这使得云停车场的发展举步维艰。如何提高停车场车牌识别系统的识别率，这一直是车牌识别品牌厂商考虑的一个问题。
云停车场是利用物联网和云计算技术，利用移动互联网通信技术，建设城市一体化停车管理平台，管理城市内位于不同区域、位置的各种类型的停车场，由管理后台、缴费机、入闸设备、云平台和客户端五部分组成。广大用户通过客户端可以提前预订车位、反向寻车、周边空余车位实时查询功能、场内车位导航功能、停车情况实时查询和在线支付缴费等功能，享受Web3.0时代的全新生活方式。
目前，中国的云停车场正处于初步发展阶段，很多停车场纷纷加入了“云停车场”的行列，通过O2O平台形成地域性联盟，为该地区车主们提供更为便捷和实惠的停车服务。
作为传统的停车场，要加入“云停车场”行列重要的一部就是搭建一套能够与云平台互联的车牌识别系统。由于技术发展的原因，在很长一段时间里国内的车牌识别率一直处于较低水平，这使得云停车场的发展举步维艰。如何提高停车场车牌识别系统的识别率，这一直是车牌识别品牌厂商考虑的一个问题。
当然，经过多年的发展现在的车牌识别系统综合识别率普遍保持在90%以上，少数几个品牌能够达到95%以上的综合识别率，其中在车牌识别率上一直保持着优势地位的火眼臻睛的车牌识别率更是高可达99.58%，已经非常接近了。那么车牌识别系统的识别率能否达到呢？从目前来看，答案是否定的，因为在理论上不存在识别率的车牌识别系统。
在一般情况下，车牌识别系统可以识别进入停车场的所有车牌。但受光照、气象、角度、污损等各种因素的影响，车牌识别系统的识别率自然会不同程度下降。虽然对于技术先进的车牌识别品牌而言，他们可以通过技术手段使车牌识别系统能够在各种极端环境中的识别率得到不同程度的提高，让车牌识别系统的识别率无限接近。但是，在理论上，无论多么先进的车牌识别系统都不可能在所有识别环境下识别出所有汽车牌照。
车牌识别系统虽然无法在理论上实现的车牌识别，但这并不表示在云停车场中无法实现的车牌识别。通过车型识别、车脸识别和图像对比等技术作为补充，配合车牌识别系统实现的车牌识别是完全可能的。
基于视频的车型识别系统是利用计算机分析通过摄像头和图像采集卡获取视频图像，通过对特定区域的视频图像处理分析，完成车辆检测和车辆分类识别。
而“车脸识别系统”则与“人脸识别”类似，“人脸”可通过眉毛位置、眼睛大小等进行识别，“车脸”的比对则靠的是车辆颜色、车灯位置、天窗、年检标识等，同一车型的不同款式也可以比对出来。
图像对比技术在停车场管理系统中又被称作图像抓拍、图像对比、图像识别等。在停车场出、入口附近分别安装摄像机，通过视频转换连接到停车场系统管理电脑上，在车辆进场时在入口有效刷卡信息产生的瞬间对刷卡车辆进行抓拍，并通过分析处理后将此刻抓拍的图片与本次刷卡信息进行数据打包存储，并在车辆出场刷卡时，将本刷卡信息所对应的进场记录及保存的图片调出进行对比，是停车场收费系统的一个重要的安全措施及手段。
有了这三种技术的补充，车辆身份识别将成为可能。比如说，一个污损程度较高的车牌，通过车牌识别系统只能识别大概，无法得出完全正确的识别结果。在这种情况下，如果通过车型识别、车脸识别和图像对比等技术进行补充识别，将有可能的车辆信息都提取出来与眼前的车辆进行对比，便可以完整识别该车牌信息。
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