系统组成
车牌识别系统+收费管理系统
1)车牌识别系统
车牌识别模块属于纯软件识别方式，系统可根据车辆全景图片及特征图片，完成车辆特征的判断，结合触发机制，系统提供车辆行驶方向、经过时间、地点、车辆类型、码等基本信息。
车牌识别模块技术参数
①、视频触发捕获率：
区域内对5km/h～160km/h行驶的车辆图像捕获率达99%以上。
②、车辆牌识别准确率：
白天车辆牌识别准确率大于95%；夜间车牌识别准确率90%以上。
③、捕获类型：
可识别02式牌照（GA 36.1-2001）；牌照（GA 36-92）；军照；警照；照；港澳车内地牌照；车辆等牌。如出现新型车辆牌，系统建设单位应免费升级软件。
⑤、颜色识别
系统对彩色（要求颜色）及黑白的颜色（不要求颜色）均能有效的识别。
⑥、升级
车牌识别模块可以动态地添加一些新的汉字，以提高程序的健壮及包容性，并且可以通过后台服务器进行升级。
2)收费管理系统
ParkWatch-2010感应式智能停车场系统采用车牌识别系统开发研制而成，它将计算机视觉技术、网络系统技术、机械、电子自动化设备、计算机以及智能卡技术有机的结合起来，从而对各类出入车辆进行有效的管理。
ParkWatch-2010智能停车场系统软件是基于MicrosoftWindows 2000、Borland C++ Builder 6.0、Microsoft IE 6.0平台开发而成的图形化中文版应用程序，采用稳定可靠的大型数据库软件Microsoft SQL Server 2000。
操作界面统一，全程在线帮助，的兼容性。自动识别，实时监视，报价，个性化，车位提示，化收费标准，报表详尽（可打印输出四十种报表），车辆管理完善，组合权限控制。

车牌识别系统(Vehicle License Plate Recognition，VLPR) 是计算机视频图像识别技术在车辆牌照识别中的一种应用。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。
车牌识别技术要求能够将运动中的汽照从复杂背景中提取并识别出来，通过提取、图像预处理、特征提取、字符识别等技术，识别车辆牌、颜色等信息，目前新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%。
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。在深圳市局建设的《停（场）车辆图像和牌信息采集与传输系统技术要求》中，车牌识别技术成为车辆身份识别的主要手段。
车牌识别技术结合电子不停车收费系统（ETC）识别车辆，过往车辆通过道口时无须停车，即能够实现车辆身份自动识别、自动收费。在车场管理中，为提高出车辆通行效率，车牌识别针对无需收停车费的车辆（如月卡车、内部免费通行车辆），建设的快速通道，免取卡、不停车的出入体验，正改变出入停车场的管理模式。

智能车牌识别系统的出现不仅解决了传统停车系统解决不了的问题，还增加了传统停车系统没有的功能，做到了传统停车系统无法做到的。
智能车牌识别系统一般是由云停车出入摄像机、智能道闸、智慧网关、停车管理服务器、云平台软件等部分组成。系统能根据各种场所的建筑物的管理要求，对车库(场)的车辆通行口实施自动识别出入控制、监视、停车引导、停车计费、及设备自动化管理等综合服务，成为停车场防盗系统的有机组成部分。它实现了车辆快速自动识别进场，快速停车，快速找车，快速缴费等一系列完整的，全自动化的功能。
车牌识别技术是融合图像识别、云计算等多种技术，在停车场中用于对车辆身份的识别。

停车场智能化管理的需求，以实现停车场智能化管理为目标，以购买停车位或月卡的固定停车用户为主要服务对象，兼顾外来临时车辆停车的服务，以达到停车用户进出方便、快捷、安全，管理处管理科学、、服务文明的目的。针对智能小区的实际环境和需求，建议采用基于车牌识别实现出管理的方案。
在基于车牌识别的停车场管理系统中，针对小区内部车辆开放的场所，则固定用户或用户的车辆在出入停车场时，出摄像机自动抓拍车辆的。对于有效的车辆，自动道闸的闸杆升起放行并将相应的数据存入数据库中。若为无效的车辆，则不给予放行。针对小区外来车辆，则车辆在入停车场时，摄像机自动抓拍车辆的，保存车辆图片后，自动开闸放行；出停车场时，出口摄像机自动抓拍车辆的，保存车辆图片后，与进入时的抓拍图片进行比对，比对通过后缴费，道闸自动开闸放行。

1．将应用场景与相机规格相匹配
ALPR系统需要考虑的一个关键因素是摄像机规格。例如根据安装位置，相机会有不同的选择。在高速公路或高密度商业综合体等场所，摄像机应该足够精密，以确保高捕获图像。不可避免的，这会增加成本，客户也应该意识到这一点。
由于焦点、运动模糊与光照条件等因素会影响摄像机的抓拍效果，降低系统的准确性，因此在选择方案的时候，应该对 或者各种特殊环境下进行测试，已系统的准确性。
2．本地处理与云端的处理
是否需要上云的讨论，近期来非常的激烈，但目前来看，在车牌识别方案中，本地处理提供的效果会更加的好。在许多的应用中，车牌识别往往与进行集成，考虑到系统需要的实时性，本地处理的方式的体验会更加的好，因为如果上云，不仅会增加延迟性，也会让用户对网络的安全性产生担忧。
3．适应性
在西方国家，新的法律法规会影响样式的更改，车牌识别解决方案如果可以进行功能的修改或者升级是适合不过。但在一些国家，的设计比较缺乏标准化，这些国家的用户在选择解决方案时应该考虑更加灵活的识别方案。
综合起来看，随着的发展以及政策的变化，选择对发展适应性强，且能随着时间推移不断学习升级的系统非常重要。
安装ALPR时要了解的内容
一旦选择了满足您需求的z佳解决方案，您应该查看其安装的z佳实践，包括从适合环境的相机配置到微调等步骤。
1．相机设置
大多数ALPR系统需要对白天和夜晚条件下的相机进行微调。重要的是，集成商要适当地配置相机设置，以确保在 中的任何时候都可以抓拍到车辆或者人物，此外，相机的位置和高度也起着至关重要的作用。
2．补充基础设施
集成商应该了解流向外部服务器的数据量，并相应的带宽支持，良好本地网络连接将是必要的。
如果是低成本的解决方案，重要的是让车辆在区域内接近静止，以获取z佳视频图像，例如在路上安装减速装置对车辆进行减速，如果要针对尾随等问题，摄像机的安装位置应该进行避免有遮挡。
3．阅读延迟
在身份验证方案中使用它时，保持低读取延迟非常重要。适当调整各种摄像机和软件参数可能有助于实现这一目标。
车牌识别系统的功能包括：
1. 检测：系统能够自动检测图像或视频中的区域，将从背景中分割出来。
2. 字符分割：系统能够将上的字符分割开来，以便后续的字符识别。
3. 字符识别：系统能够识别上的字符，并将其转化为可读的文本信息。
4. 车型识别：系统能够通过上的特定字符或的颜色等特征，识别出车辆的、型号等信息。
5. 颜色识别：系统能够识别的颜色，以检测是否存在非法或的。
6. 车牌识别记录：系统能够记录识别到的信息，包括号码、时间、地点等，并进行存储和管理。
7. 车辆追踪：系统能够根据车牌识别结果，对车辆进行追踪和监控，以实现交通管理、安全监控等功能。
8. 比对：系统能够将识别到的信息与数据库中的信息进行比对，以实现车辆的自动识别和管理。
9. 异常报警：系统能够根据预设的规则，对异常进行识别和报警，如盗抢车辆、违规车辆等。
10. 数据分析：系统能够对识别到的信息进行统计和分析，以提供数据支持和决策参考。