车牌识别，不管是“软识别”还是“硬识别”，关键在于识别率(不了解软识别和硬识别的，可以看看我们昨天的文章，详细解释一下它们的定义和区别)。但目前先进的技术很难做到100%的识别率。我们南京新建行车牌识别白天可以达到99.5%，晚上可以达到99%，在同行中已经很高了，但是要达到100%还有很长的路要走。
因为比如无牌照的车或者肉眼无法识别的车牌，这个时候就需要一套好的“非车牌识别处理机制”。这种机制大部分需要在非车牌识别的软件层解决，但是一个好的车牌识别产品可以根据车辆的型号来管理车辆，但是这种技术比车牌识别本身更难，甚至更不准确。因此，在选择停车场系统时，
建议你在使用纯车牌识别系统时，从识别率和非车牌识别的处理机制出发。
1.触发器
车牌识别系统的触发单元主要用于检测车辆是否到达抓拍区域。比如在高速公路上安装车牌识别系统，当触发单元检测到车辆已经到达抓拍区域时，会向摄像头发送信号进行抓拍，摄像头会将抓拍到的信息发送给识别单元。目前主要的触发方式有地面环路车辆检测器、雷达测速和视频触发。其中，地面回路在被抓拍的道路上的适当位置布置线圈。当车辆经过线圈上方时，车辆检测器检测到线圈的感应信号，然后向主机发送信号，控制摄像头抓拍。这种地感线圈车辆检测器技术成熟，目前应用广泛，精度高，可达到95%以上的捕捉精度， 并且在抓拍之前是固定的，这使得车辆识别率很高。缺点是施工时会损坏路面，卷材寿命受外界环境影响较大，会出现老化或断裂。
车牌识别厂商车牌识别主要有两种产品形式:
一、车牌识别SDK(PC平台/软识别)。
产品形式:加密锁、车牌识别SDK开发包、开发文档。
识别类型:标清、高清图片/视频；能识别1、2、4、8、18等更多；
二、车牌识别机(硬件设备/硬识别模式)。
又叫车牌识别摄像头，车牌识别摄像头。产品构成:嵌入式车牌识别算法，并与百万高清摄像头、2.8~12mm自动变焦镜头、IP66金属保护罩、进口LED补光灯(内置)高度集成，可在户外恶劣环境下使用；触发模式:支持触摸识别和视频流触发识别模式，同时支持两种模式；工作温度:-35℃~85℃，完全能适应我国南北温差；操作环境:WindowsXP、2000、Vista、7、8等主流操作系统；监控功能:支持模拟视频、JPEG流和H.264钩子模式:支持DLL模式、TCP模式和Http模式。
帧差法
帧间差分法也叫图像序列差分法。当监控场景中出现运动物体时，帧与帧之间会有明显的差异。将两帧相减得到两帧对应像素的亮度值之差，通过判断是否为干阈值来分析视频或图像序列的运动特征，从而确定图像序列中是否存在物体运动，图。
对图像序列逐帧进行微分，相当于在时域对图像序列进行高通滤波。
帧差法的优点是计算简单，不易受环境光变化的影响，但不能检测静止车辆，处理效果与图像采样频率和被检测车辆的速度有关。如果视频检测的采样频率太小，速度又快，可能会造成假分割；另一方面，如果采样频率过大，速度较慢，会造成过度覆盖，在某些情况下，运动物体可能会完全重叠，类似于静止的车辆，导致无法分割运动物体。
可靠的背景图像是背景差分法成功提取目标区域的关键。背景图像可以通过手动拍摄没有车辆的图像或者通过对序列图像进行平均来获得。显然，建筑阴影、浮云或光照的变化都会引起背景环境的明显变化。由于这些环境变化，作为参考对象的背景需要定期更新。目前更新背景的方法有很多。常见的方法有多帧平均法和选择性更新法。
