车牌识别简而言之就是增加了车辆后牌照识别功能，现有的车牌识别系统都是只抓取的前牌照，前牌照识别结果单一，增加后车牌识别具有双重识别效果。在进入停车场时，车辆识别系统按照原来的识别方法识别出前车牌，进入停车场后，通过增加摄像头对车辆的后车牌进行识别，识别结果就会被识别，识别结果就是识别错误，结果就会被认为是识别错误，需要由人工审核，从而增加车牌识别的正确率。在此基础上增加车牌识别，达到双重识别效果，保证车牌识别系统的正确率，这也是目前解决车牌识别率的途径。
车牌识别如今，停车场车牌识别系统在我们的生活中受到很多人的欢迎，但是对于停车场车牌识别系统来说，当然是非常重要的，不仅可以使停车场长时间正常运行，而且可以更好的受益于用户的停车体验，我们应该从哪个方面来判断呢？关键根据三个方面来进行分辨 一.车牌识别率为了测试车牌识别系统的识别率，检测小黄蜂车牌识别系统时将其安装在实际应用环境中，始终工作二十四小时以上，采集至少一千个自然车流的信息样本进行车牌识别，并存储识别结果和车牌图像以获取视图。对比人工识别正确车辆信息。二.车牌识别速度车牌识别速度决定了车牌识别系统能够满足实际应用的实时性要求。该小黄蜂车牌识别系统的识别率很高。判断识别率的速度是，如果在几秒钟内不能得到识别结果，系统就没有实际意义。车牌识别系统主要负责减少道路交通时间，而速度是在这种应用程序中减少交通时间和避免车道交通堵塞的有力保证。
车牌识别随着时代的不断进步，科技技术不断发展，以前纸质的停车场票，现在也都实行了车牌识别系统，特别是几年车牌识别系统的推广，目前已经在停车场普遍得到使用。不过人对车牌识别系统存在一定的疑惑，车牌识别系统是如何做到识别车牌的准确率呢?目前的车牌识别系统主要采用的是所谓的“云”结构，不同于独立停车场的局域网结构。而在云架构下，车牌号作为支付对象需要上传到云服务器，这是后续基于移动互联网绑定车牌号支付的前提。若车牌号中存在错误，将车牌号错误上传到云服务器，可以想象，随后基于车牌号的支付必然会出现混乱。导致混乱的原因是现有的车牌识别技术都以识别率作为技术指标，即使识别率达到99%，仍然存在1%的误差。