车牌识别技术要求能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来，通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等技术，识别车辆牌号、颜色等信息，目前的技术水平为字母和数字的识别率可达到99.7%，汉字的识别率可达到99%。

车牌识别技术要求能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来，通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等技术，识别车辆牌号、颜色等信息，目前的技术水平为字母和数字的识别率可达到99.7%，汉字的识别率可达到99%。

车牌识别在高速公路车辆管理中得到广泛应用，电子收费(ETC)系统中，也是结合DSRC技术识别车辆身份的主要手段。

在停车场管理中，车牌识别技术也是识别车辆身份的主要手段。

车牌区域定位的困难主要是来自于采集的图像，由于采集的车牌图像的多样性，并且采集图像时受到许多因素的影响，如雨天、大雾、光线等，使得有一些车牌图像质量出现不同程度的差异。

这种情况一般只有在图像聚焦清晰的情况下，识别结果才能达到比较满意的效果。那这对停车场系统的感光部件就有一定的要求了，视频的摄像机也就要提高一些配置啦，看看视频设置不正常(设置正常)，显示器分辨率、颜色桌面大小调节。

监控摄像机，这里的监控摄像机和停车场一般的图像对比摄像机功能有很大的区别，是停车场专用的车牌识别摄像机，采用高速DSP嵌入式智能硬件，内嵌识别软件，完成视频采集、图像预处理、车牌检测、车牌切分、字符识别、跟踪对比、图像压缩、数据传输等复杂的计算机图像处理技术，系统识别速度快，可靠性高，设备可对输入的两路视频分别进行车牌识别，根据不同的工程应用场景，两路视频可自选为车头或者车尾模式识别，相互不受影响。