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。
车牌识别识别率是汽车牌照识别系统中正确识别的车辆总数的比例.识别率是车牌识别系统的生命周期,如果识别率太低,那么车牌识别系统在实际应用中会大大减少，车牌识别系统制造商可以通过一些技术来提高识别率，让我们知道.三种技术提高车牌识别系统的识别率。云停车技术:云停车是一个非常热门的云计算，通过物联网、云计算技术和城市综合停车管理平台的建设,共享不同区域、不同位置的停车信息.不同停车场背景系统的共享将提高车牌识别系统的识别率，当汽车在停车场被正确识别时,它的特征信息将被共享到城市B停车场,当它进入B停车场时可以快速准确地识别它.汽车人脸识别系统:汽车人脸识别系统可以模拟到人脸识别系统.车辆通过颜色、光照位置、年检标志、天窗、甚至车前装饰进行识别.汽车牌照识别系统与车牌识别系统的交互将在一定程度上提高识别速度和识别精度.目前,车牌识别系统在业界已经能够使用汽车的人脸识别系统.
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。