樟木頭車牌識別系統(Vehicle License Plate Recognition，VLPR) 是計算機視頻圖像識別技術在車輛牌照識別中的一種應用。車牌識別在高速公路車輛管理中得到廣泛應用，電子收費（ETC）系統中，也是結合DSRC技術識別車輛身份的主要手段。

車牌識別技術要求能夠將運動中的汽車牌照從復雜背景中提取并識別出來，通過車牌提取、圖像預處理、特征提取、車牌字符識別等技術，識別車輛牌號、顏色等信息，最新的技術水平為字母和數字的識別率可達到99.7%，漢字的識別率可達到99%。

在停車場管理中，車牌識別技術也是識別車輛身份的主要手段。在深圳市公安局建設的《停車庫（場）車輛圖像和號牌信息采集與傳輸系統技術要求》中，車牌識別技術成為車輛身份識別的主要手段。

車牌識別技術結合電子不停車收費系統（ETC）識別車輛，過往車輛通過道口時無須停車，即能夠實現車輛身份自動識別、自動收費。在車場管理中，為提高出入口車輛通行效率，車牌識別針對無需收停車費的車輛（如月卡車、內部免費通行車輛），建設無人值守的快速通道，免取卡、不停車的出入體驗，正改變出入停車場的管理模式。

車牌識別技術采用先進的圖像處理模式和人工智能技術，實現了無需使用停車卡即可出入停車場，大大加快了車輛通行的速度，被廣泛應用于各大停車場中。車牌識別系統的研發提高了停車場管理效率，降低了人員管理費用，成為智能交通的重要組成部分。

但是車牌識別系統有時還是會出現識別錯誤的現象，那么我們應該如何提高車牌識別率呢？

我們可以從以下五個特性，優化車牌識別算法，提高車牌識別系統的識別率。
1、確切性，即算法的每個計算步驟都有準確的定義

2、有窮算法的演變過程是有限的，不可能無限制地進行演算；

3、輸入項目為具體的車牌圖像；

4、輸出項是車牌識別結果；

5、可行性是車牌識別的效果。

除了從內部因素優化外，影響車牌識別率的因素還有視點轉換、光線、遮擋、比例、變形、復雜背景等外部因素。
車牌識別系統由道口、車輛檢測器、高清車牌攝像頭、電子顯示屏、控制中心等組成。通過高清車牌攝像頭捕捉進出口車牌，提取前后圖片進行對比，判斷車輛是否放行。停車場車牌識對整個系統的要求很高，外部環境對車牌的識別率有很大影響。

首先，要確保停車場環境的光線足夠明亮，當夜間或光線較暗的時候，應適當增加一些照明設備。其次，需要保證進出停車場的車牌沒有損壞，以便車牌號碼被識別抓取到。