车辆检测可以采用埋地线圈检测、广告道闸红外检测、雷达检测技术、视频检测等多种方式。采用视频检测可以避免破坏路面、不必附加外部检测设备、不需矫正触发位置、节省开支，而且更适合移动式、便携式应用的要求。系统进行视频车辆检测，需要具备很高的处理速度并采用优的算法，在基本不丢帧的情况下实现图像采集、广告道闸批发处理。若处理速度慢，则导致丢帧，使系统无法检测到行驶速度较快的车辆，同时也难以保证在有利于识别的位置开始识别处理，影响系统识别率。因此，将视频车辆检测与牌照自动识别相结合具备一定的技术难度。

智能车牌识别系统是一种以高效，公正准确，科学经济的停车场管理工具，实现停车场对于车辆静态与动态的综合管理。如今，智能车牌识别系统为了提高了人们对停车场系统的掌控要求，使人们停车简单而变得更加多样化。智能车牌识别系统可以有效地解决人工收费中容易发生的争执、费用流失、车辆被盗、服务效率低、管理形象差等问题，也能让车友更快停车、取车，去一个地方还能通过一些平台预先定停车位，缴费也安全、便捷。系统通过感应卡为载体，通过感应卡记录车辆的进出信息，利用计算机的管理手段，由此来确定停车场的计费金额，结合工业自动化控制的技术控制机电一体化外围设备，由此来管理进出停车场的各种车辆，随着科技的不断更新，受到广大车友们的喜爱。

一个车牌识别系统是否实用，最重要的指标是识别率。国际交通技术作过专门的识别率指标论述，要求是24小时全天候全牌正确识别率85%~95%。为了测试一个车牌识别系统识别率，需要将该系统安装在一个实际应用环境中，全天候运行24小时以上，采集至少1000辆自然车流通行时的车牌照进行识别，并且需要将车辆牌照图像和识别结果存储下来，以便调取查看。然后，还需要得到实际通过的车辆图像以及正确的人工识别结果。之后便可以统计出以下识别率:1、自然交通流量的识别率=全牌正确识别总数/实际通过的车辆总数.2、可识别车牌照的百分率=人工正确读取的车牌照总数/实际通过的车辆总数3、可识别全牌正确识别率=全牌正确识别的车牌照总数/人工读取的车牌照总数这三个指标决定了车牌识别系统的识别率，诸如可信度、误识率等都是车牌识别过程中的中间结果。

1：1 意思为“这人是不是某人？”1：N 意思为“这人是谁？”人脸识别(Facial Recognition)，就是通过视频采集设备获取用户的面部图像，再利用核心的算法对其脸部的五官位置、脸型和角度进行计算分析，进而和自身数据库里已有的范本进行比对，后判断出用户的真实身份。人脸识别技术基于局部特征区域的单训练样本人脸识别方法。人脸识别算法，在检测到人脸并定位面部关键特征点之后，主要的人脸区域就可以被裁剪出来，经过预处理之后，馈入后端的识别算法。识别算法要完成人脸特征的提取，并与库存的已知人脸进行比对，完成最终的分类。人脸识别算法的原理:系统输入一般是一张或者一系列含有未确定身份的人脸图像，以及人脸数据库中的若干已知身份的人脸图象或者相应的编码，而其输出则是一系列相似度得分，表明待识别的人脸的身份。