軟識別系統(tǒng)：車速大于40Km/H時，識別率急劇下降，現(xiàn)被引入停車場場系統(tǒng)中，有待進一步完善。

硬識別系統(tǒng)：能在夜晚、陰天、雨天等各種光照條件下正常工作；

軟識別系統(tǒng)：上述條件下，甚至一天的不同時間內(nèi)，識別準確率起伏很大。

硬識別系統(tǒng)：無需工業(yè)IO卡的支持，借道停車場控制系統(tǒng)(PLC)可直接與各類IC、ID、紙票等類型停車場無縫兼容，實現(xiàn)車牌號與卡號必須一致才能進出的自動識別、自動打印車牌號等功能。

縱觀如今的車牌識別市場，硬件在逐步同質(zhì)化，算法的優(yōu)劣成為各大廠家競爭的核心。目前，基于深度學習的車牌識別系統(tǒng)逐漸成為行業(yè)發(fā)展趨勢。那么深度學習算法具體是指什么呢，這種算法又有何優(yōu)勢呢?下面讓筆者一一為您解析。

不同光照條件對識別效果影響很大。比如天氣狀況不同，車牌在晴天和陰雨、下雪天氣視覺上是不一樣的，晴天車牌圖片一般都較為清晰，但是強烈光照會帶來局部反光過強的問題，陰雨天氣圖片昏暗模糊，下雪則有可能覆蓋車牌的某些區(qū)域;另外即使在同一天由于陽光顏色的變化也會影響成像質(zhì)量。車牌本身種類較多，形狀、顏色、尺寸等都各有不同，而且，拍攝點的距離不同、拍攝角度不同都會影響到終車牌在圖片中的呈現(xiàn)姿態(tài)和外觀。

停車場設計如何避免誤區(qū)，原則以及主要因素。首先是車位數(shù)量與出入口比例，在機動車停車場車位指標大于50個時，建議出入口不得少于2個;在車位大于500個時，出入口不得少于3個。然后就是停車場區(qū)位選擇，一般來說，停車場的區(qū)位選擇是很重要的，舉個簡單的例子，在景區(qū)建造停車場，景區(qū)外部是集中布局還分散布局，不同的布局設計是不一樣的。車主想要在不同地段使用智慧停車技術在線停車，還得好幾個APP，這些因素使得智慧停車技術很難服務大眾。