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云停車場是利用物聯網和云計算技術，利用移動互聯網通信技術，建設城市一體化停車經管平臺，經管城市內位于分歧區域、位置的各種類型的停車場，由經管后臺、繳費機、入閘設備、云平臺和客戶端五部分組成。廣大用戶通過客戶端可以提前預訂車位、反向尋車、周邊空余車位實時查詢功能、場內車位導航功能、停車情況實時查詢和在線支付繳費等功能，享受Web3.0時代的全新生活方式。

目前，的云停車場正處于初步發展階段，很多停車場紛紛加入了“云停車場”的行列，通過O2O平臺形成地域性聯盟，為該地區車主們提供更為便捷和實惠的停車服務。

作為傳統的停車場，要加入“云停車場”行列重要的一部就是搭建一套能夠與云平臺互聯的車牌辨認系統。由于技術發展的原因，在很長一段時間里國內的車牌辨認率一直處于較低水平，這使得云停車場的發展舉步維艱。如何提高停車場車牌辨認系統的辨認率，這一直是車牌辨認品牌廠商考慮的一個問題。

當然，經過多年的發展現在的車牌辨認系統綜合辨認率普遍保持在90%以上，少數幾個品牌能夠達到95%以上的綜合辨認率，其中在車牌辨認率上一直保持著優勢地位的火眼臻睛的車牌辨認率更是高可達99.58%，已經非常接近了。那么車牌辨認系統的辨認率能否達到呢？從目前來看，答案是否定的，因為在理論上不存在辨認率的車牌辨認系統。

在一般情況下，車牌辨認系統可以辨認進入停車場的所有車牌。但受光照、氣象、角度、污損等各種因素的影響，車牌辨認系統的辨認率自然會分歧程度下降。雖然對于技術先進的車牌辨認品牌而言，他們可以通過技術手段使車牌辨認系統能夠在各種極端環境中的辨認率得到分歧程度的提高，讓車牌辨認系統的辨認率無限接近。但是，在理論上，無論多么先進的車牌辨認系統都不可能在所有辨認環境下辨認出所有汽車牌照。

車牌辨認系統雖然無法在理論上實現的車牌辨認，但這并不表示在云停車場中無法實現的車牌辨認。通過車型辨認、車臉辨認和圖像對比等技術作為補充，配合車牌辨認系統實現的車牌辨認是完全可能的。

基于視頻的車型辨認系統是利用計算機分析通過攝像頭和圖像采集卡獲取視頻圖像，通過對特定區域的視頻圖像處理分析，完成車輛檢測和車輛分類辨認。

而“車臉辨認系統”則與“人臉辨認”類似，“人臉”可通過眉毛位置、眼睛大小等進行辨認，“車臉”的比對則靠的是車輛顏色、車燈位置、天窗、年檢標識等，同一車型的分歧款式也可以比對出來。

圖像對比技術在停車場經管系統中又被稱作圖像抓拍、圖像對比、圖像辨認等。在停車場出、入口附近分別安裝攝像機，通過視頻轉換連接到停車場系統經管電腦上，在車輛進場時在入口有效刷卡信息產生的瞬間對刷卡車輛進行抓拍，并通過分析處理后將此刻抓拍的圖片與本次刷卡信息進行數據打包存儲，并在車輛出場刷卡時，將本刷卡信息所對應的進場記錄及儲存的圖片調出進行對比，是停車場收費系統的一個重要的平安措施及手段。

有了這三種技術的補充，車輛身份辨認將成為可能。好比說，一個污損程度較高的車牌，通過車牌辨認系統只能辨認大概，無法得出完全準確的辨認結果。在這種情況下，假如通過車型辨認、車臉辨認和圖像對比等技術進行補充辨認，將有可能的車輛信息都提取出來與眼前的車輛進行對比，便可以完整辨認該車牌信息。