車輛檢測可以采用埋地線圈檢測、紅外檢測、雷達(dá)檢測技術(shù)、視頻檢測等多種方式。采用視頻檢測可以避免破壞路面、不必附加外部檢測設(shè)備、不需矯正觸發(fā)位置、節(jié)省開支，而且更適合移動(dòng)式、便攜式應(yīng)用的要求。

系統(tǒng)進(jìn)行視頻車輛檢測，需要具備很高的處理速度并采用優(yōu)的算法，在基本不丟幀的情況下實(shí)現(xiàn)圖像采集、處理。若處理速度慢，則導(dǎo)致丟幀，使系統(tǒng)無法檢測到行駛速度較快的車輛，同時(shí)也難以保證在有利于識(shí)別的位置開始識(shí)別處理，影響系統(tǒng)識(shí)別率。因此，將視頻車輛檢測與牌照自動(dòng)識(shí)別相結(jié)合具備一定的技術(shù)難度。

選購原則

重視穩(wěn)定度

隨著產(chǎn)品算法與業(yè)者的技術(shù)提升，整合早就不是重要的話題，現(xiàn)階段需要注意的重點(diǎn)反而是"穩(wěn)定度"。穩(wěn)定度的定義是:在一個(gè)既定的車速范圍內(nèi)，不會(huì)讓必須達(dá)到的準(zhǔn)確度，因外在環(huán)境影響而產(chǎn)生過大的誤差。

例如一個(gè)車牌系統(tǒng)在白天有90%以上的準(zhǔn)確度，到了傍晚就降到80%，夜間又降到70%，這種不穩(wěn)定的系統(tǒng)，比起全天候平均擁有70%準(zhǔn)確度的車牌辨識(shí)系統(tǒng)更難于整合。因?yàn)槭褂谜邥?huì)認(rèn)為，既然白天的辨識(shí)率有90%，那全天候的準(zhǔn)確率都要達(dá)到90%才合理，這樣的規(guī)格還不包括奇怪的環(huán)境干擾(暴雨襲、冰雹、濃霧區(qū)段等)，與架設(shè)環(huán)境限制(高度限制、風(fēng)大搖晃限制、不容易遭受人為破壞等)。

確實(shí)實(shí)測

幾乎每家都宣稱擁有高辨識(shí)率，但為了避免事后因?yàn)殡p方對產(chǎn)品認(rèn)知有差異，而將運(yùn)作不良的責(zé)任互相推托，用戶在采購車牌辨識(shí)系統(tǒng)時(shí)，不妨要求實(shí)地測試，而且測試時(shí)間好超過兩個(gè)禮拜，比較能判斷辨識(shí)結(jié)果是否"言過其實(shí)"。因?yàn)榕_(tái)灣是一個(gè)多變的環(huán)境，兩個(gè)禮拜應(yīng)該可以對于場域可能影響辨識(shí)率的情形，大約掌握了八成，如果只是測一天、甚至幾個(gè)小時(shí)，是無法了解的。

我們都知道，對于車牌智能識(shí)別，任何的系統(tǒng)、硬件，由于長時(shí)間的使用或者一些非人為的意外發(fā)生，都有可能出現(xiàn)一系列的問題或故障，那么對于一些管理停車場的人員來說，相對智能車牌識(shí)別系統(tǒng)，懂得一些基本的錯(cuò)誤原因還是很重要的。那么，車牌識(shí)別系統(tǒng)的一些常見的識(shí)別錯(cuò)誤的原因及如何解決呢?

智能車牌識(shí)別系統(tǒng)工作時(shí)圖像拍攝不清楚，車牌區(qū)域定位的困難主要是來自于的圖像，由于的車牌圖像的多樣性，并且圖像時(shí)受到許多因素的影響，解決建議：這種情況一般只有在圖像聚焦清晰的情況下，識(shí)別結(jié)果才能達(dá)到比較滿意的效果。那這對停車場系統(tǒng)的感光部件就有一定的要求了，視頻的攝像機(jī)也就要提高一些配置啦，看看視頻設(shè)置不正常(設(shè)置正常)，顯示器分辨率、顏色桌面大小調(diào)節(jié)。

各類車型的不同，不管是使用地感線圈還是紅外觸發(fā)，車型的影響都是顯而易見的，大車與小車的觸發(fā)位置即使在低速的情況下也可能超過0.5米，當(dāng)超過1米時(shí)，捕的圖像可能不是 清晰的。解決建議：對于這種，一般要在車牌定位之前要對圖像做預(yù)處理，然后再進(jìn)行車牌的定位、分割、識(shí)別等部分，這也正對系統(tǒng)有很大的挑戰(zhàn)性。

　　車牌受損或有污漬，在公路和城市內(nèi)的實(shí)際應(yīng)用過程中，很難保證所涉及到的車牌都是沒有污損的，車牌在使用幾年之后，難免會(huì)出現(xiàn)污染和磨損等現(xiàn)象。解決建議：對于這種情況，很多智能的停車場系統(tǒng)也漸漸解決了這樣的問題，但如果過于嚴(yán)重，這還得靠人工了。