目前车牌识别系统的识别准确率普遍能做到全天识别率92%以上。
内外有别
早在上世纪八十年代，国外便已经有一些零散的将图像处理技术应用于车牌识别领域，但是由于我国的车牌格式和国外有较大的差异，所以对于国外的车牌识别系统的技术研究，只能进行参考，不能直接应用。恒业智能安防(深圳)有限公司智能交通事业部产品经理张咏对此进行了较为详尽的分析：“我国的车牌识别系统，除需求识别英文字母及阿拉伯数字，还要对车牌颜色，汉字等信息进行识别，故此涉及到的算法建模也更多，相应的这方面的技术也可以说是独大，故此国内的应用基本以国产为主。如今可说国内外的技术相差不大，但是因为对颜色有识别要求，夜间补光不方便采用红外，加上国内车况普遍较差(车辆污损、有意遮拦等)，故夜间车牌识别率会稍逊于国外。”
升级与应用
车牌识别存在清晰度与视域的矛盾、处理速度与识别率的矛盾、以及硬件性能与性价比的矛盾。目前两百万、五百万像素摄像机可实现普遍的识别需求，至于是否升级到八百万像素产品，需结合识别效果与投入进行综合考量。只能说选取最优的硬件设备与软件进行结合，以实现最好的识别效果，盲目升级硬件没有实用意义。
另一方面，苏州科达科技有限公司软件工程师罗成对软件方面可能的升级发展进行了简要总结：“在正常图片的识别上已难有大的发展，但是对于一些恶劣场景，比如过暗、过亮、雾天等会影响车牌识别的情况，以及污损车牌、部分遮挡车牌、阴影车牌等状况，可通过相关算法技术的升级，提升这些场景下的识别率。”
系统与子系统
车牌识别系统给了智能交通相关系统智能化的可能，但单独的车牌识别没有意义，必须与其他系统进行结合，通过提供底层数据，成为大型车辆管理系统里的底层核心系统。如今道路管理中的卡口等各类子系统已出现大融合的趋势，即卡口、电子警察、事件监测等子系统，形成一个综合检测系统。市场也已形成共识，未来道路上涉及到车辆的系统都会有一个车牌识别系统的参与，通过车辆的唯一ID——车牌来进行车辆管理。甚至把识别技术从机动车拓展到非机动车以及行人，实现对路面信息的全局监控，为道路管理者以及事件参与者带去更好的管理及出行体验。
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