隨著技術的發展，停車場系統不斷地在升級，其功能也變得越來越多，目前，市面上的停車場系統主要有以下幾種：IC、ID、藍牙遠距離讀卡、車牌識別停車場系統等。近兩年來，從人們的一個體驗上來說，車牌識別停車場系統是車主受歡迎的一套智能停車場管理系統之一。
　　車牌識別停車場系統如此的受歡迎，原因之一就是加快了人們進出停車場的通行速度，由于它具有這一功能，目前，在各大小停車場中都被人們所利用。那么在選購車牌識別停車場系統時，應該從哪些方面來考慮呢？其核心設備有哪些呢？
　　車牌識別停車場系統和普通的停車場系統在組成上大致相同，但是，車牌識別停車場系統對設備的要求會更高。
　　先，車牌識別停車場系統重要的一個因素，就是識別率的問題，有的人從識別率的高低來判斷設備的好與壞，其實這是一個很不科學的方法。識別率不僅和設備本身的問題有關，還和停車場的環境有關，環境對識別率影響有時可能會超過設備本身的因素，所以要想解決這個問題，車牌識別停車場不僅要配高清的車牌識別相機，還要根據現場狀況安裝一些補光設備來增加其識別效果。
　　其次，車牌識別停車場系統重要的特點就是通行速度快，所以，和的停車場系統相比，道閘一定要選用快速智能道閘，而快速道閘就會對道閘的機芯要求更高，其穩定性要更強。

選購準則
重視穩定度
隨著產品算法與業者的技術提升，整合早就不是重要的話題，現階段需要注意的反而是“穩定度”。穩定度的定義是：在一個既定的車速范圍內，不會讓達到的準確度，因外在環境影響而產生過大的誤差。
例如一個系統在白天有90%以上的準確度，到了傍晚就降到80%，夜間又降到70%，這種不穩定的系統，比起全天候平均擁有70%準確度的辨識系統更難于整合。因為使用者會認為，既然白天的辨識率有90%，那全天候的準確率都要達到90%才合理，這樣的規格還不包括奇怪的環境干擾(暴雨、冰雹、濃霧區段等)，與架設環境限制(高度限制、風大搖晃限制、不容易遭受人為破壞等)。
確實實測
幾乎每家都宣稱擁有高辨識率，但為了避免事后因為雙方對產品認知有差異，而將運作不良的責任互相推托，用戶在采購辨識系統時，不妨要求實地測試，而且測試時間超過兩個禮拜，比較能判斷辨識結果是否“言過其實”。因為多變的環境，兩個禮拜應該可以對于場域可能影響辨識率的情形，大約掌握了八成，如果只是測、甚至幾個小時，是無法了解的。
另外，辨識既然是“系統”，當中軟硬件架構的好壞，當然會影響“呈現的結果”。至于什么樣的軟件跟硬件，適合什么樣的環境，這就因環境而異，因為不同的應用環境，對于辨識率的要求未必相同，而這就靠經驗累積。
盡管市場上有林林總總的辨識系統，用對產品與架構，可以省去很多的冤枉錢跟時間，但更重要的是，工程商與系統整合商需要多方配合及了解，而不是一味的只看重某廠牌比較好、比較便宜，凡事貨比三家不吃虧。
此外，辨識系統能否發揮效用，除了軟件技術之外，與攝影機及現場施工能力，也有很大的關系。使用者可要求廠商至現場勘查后，提出建置規劃方案，先評估應該架設的地點、攝影機架設角度、是否需要架設光源等，再提出報價，藉由這些動作，除了得以事先評估業者的能力，用戶本身也可以達到產品學習及教育訓練，日后管理時，會更清楚知道該產品的使用限制及相關因應措施。

技術指標
從技術上評價一個車牌識別系統，有三個指標，即識別率、識別速度和后臺管理系統。當然，前提是系統要能夠穩定可靠的運行。

識別率
一個車牌識別系統是否實用，重要的指標是識別率。國際交通技術作過的識別率指標論述，要求是全天候全牌正確識別率85%～95%。
為了測試一個車牌識別系統識別率，需要將該系統安裝在一個實際應用環境中，全天候運行以上，采集至少1000輛自然車流通行時的照進行識別，并且需要將車輛牌照圖像和識別結果存儲下來，以便調取查看。然后，還需要得到實際通過的車輛圖像以及正確的人工識別結果。之后便可以統計出以下識別率：
1、自然交通流量的識別率=全牌正確識別總數/實際通過的車輛總數
2、可識別照的百分率=人工正確讀取的照總數/實際通過的車輛總數
3、可識別全牌正確識別率=全牌正確識別的照總數/人工讀取的照總數這三個指標決定了車牌識別系統的識別率，諸如可信度、誤識率等都是車牌識別過程中的中間結果。

識別速度
識別速度決定了一個車牌識別系統是否能夠滿足實時實際應用的要求。一個識別率很高的系統，如果需要幾秒鐘，甚至幾分鐘才能識別出結果，那么這個系統就會因為滿足不了實際應用中的實時要求而毫無實用意義。例如，在高速公路收費中車牌識別應用的作用之一是減少通行時間，速度是這一類應用里減少通行時間、避免車道堵車的有力保障。
國際交通技術提出的識別速度是1秒以內，越快越好。

后臺管理
一個車牌識別系統的后臺管理體系，決定了這個車牌識別系統是否好用。清楚地認識到重要的一點是識別率達到是不可能的，因為照污損、模糊、遮擋，或者天氣也許很糟（下雪﹑冰雹﹑大霧等等）。后臺管理體系的功能應該包括：
1、識別結果和車輛圖像數據的可靠存儲，當多功能的系統操作使得網絡出差錯時能保護圖像數據不會丟失，同時便于事后人工排查；
2、有效的自動比對和查詢技術，被識別的照號碼要同數據庫中成千上萬的號碼自動比對和提示，如果照號碼沒有被正確讀取時就要采用模糊查詢技術才能得出相對“”的比對結果；
3、一個好的車牌識別系統對于聯網運行，還需要提供實時通信、網絡安全、遠程維護、動態數據交換、數據庫自動更新、硬件參數設置、系統故障診斷。

車牌識別系統

1、間接法:指通過識別安裝在汽車上的IC卡或條形碼中所存儲的的信息來識別及相關信息。IC卡技術識別準確度高，運行可靠，可以全天候作業，但它整套裝置價格昂貴，硬件設備十分復雜，不適用于異地作業;條形碼技術具有識別速度快、準確度高、可靠性強以及成本較低等優點，但是對于掃描器要求很高。此外，二者都需要制定出全國統一的標準，并且無法核對車、條形碼是否相符，也是技術上存在的缺點，這給在短時間內推廣造成困難。
2、直接法:基于圖像的車牌識別技術屬于直接法，是一種無源型汽照智能識別方法，能夠在無任何發送信號的車載發射設備情況下，對運動狀態車輛或靜止狀態車輛的號碼進行非接觸性信息采集并實時智能識別。與間接法識別系統相比，，這種系統節省了設備安置及大量資金，從而提高了經濟效益;其次，由于采用了的計算機應用技術，所以可提高識別速度，較好地解決實時性問題;再次，它是根據圖像進行識別，所以通過人的參與可以解決系統中的識別錯誤，而其他方法是難以與人交互的。
直接法一般有圖像處理技術，傳統模式識別技術及人工網絡技術。
1、圖像處理技術:運用圖像處理技術解決汽照識別的研究早始于80年代，但國內外均只是就車牌識別中的某一個具體問題進行討論，并且通常僅采用簡單的圖像處理技術來解決，并沒有形成完整的系統體系，識別過程是使用工業電視攝像機拍下汽車的工前方圖像，然后交給計算機進行簡單的處理，并且終仍需要人工干預，例如車輛牌照中省份漢字的識別問題，1985年有人利用常見的圖像處理技木方法提出漢字識別的分類是在抽取漢字特征的基礎上進行的，根據漢字的投影直方圖選取浮動閉值，抽取漢字在豎直方向的峰值，利用樹形查表法進行漢字的粗分類;然后根據漢字在水平方向的投影直方圖，選取適當閉值，進行量化處理后，形成一個變長鏈碼，再用動態規劃法，求出與標準模式鏈碼的小距離，實現細分米完成漢字省名的自動識別。
2、傳統模式識別技術。傳統模式識別技術指結構特征法，統計特征法等。90年代，由于計算機視覺技術的發展，開始出現汽照識別的系統化研究。1990年AS.Johnson等運用計算機視覺技術和圖像處理技術實現了車輛牌照的自動識別系統。該系統分為圖像分割、特征提取和模板構造、字符識別等三個部分。利用不同閩值對應的直方圖不同，經過大量統計實驗確定出位置的圖像直方圖的閩值范圍，從而根據特定閩值對應的直方圖分割出，再利用預先設置的標準字符模板進行模式匹配識別出字符。
3、人工網絡技術。近幾年來，計算機及相關技術發達的一些開始探討用人工網絡技術解決自動識別問題，例如1994年M.M.M.FANHY等就成功地運用了BAM網絡方法對上的字符進行自動識別，BAM網絡是由相同元構成的雙向聯想式單層網絡，每一個字符模板對應著個BAM矩陣，通過與上的字符比較，識別出正確的號碼。
這種采用BAM網絡方法的缺點是無映解決識別系統存儲容量和處理速度相矛盾的問題

停車場道閘系統在出廠前已經根據桿長將彈簧調整到了力矩平衡，如果根據現場條件對道閘桿加長及裁剪，應該將彈簧力度重新調整到平衡，否則會出現電機過熱以及減速箱磨損過度；
停車場道閘系統接好線之后要先測試一下地感是否運行正常，當地感紅燈閃爍的時候可以用一塊鐵板放在線圈的上面，在紅燈長亮的時候取走鐵板，如果道閘自動落下的時候就代表產品正常；

線路預埋
按客戶要求機箱位置定好，需澆筑混凝土基座事先完成（基座尺寸大小要比道閘底部外形尺寸大小多出約100-150mm）機箱固定位置心點控制室或崗亭之間預埋或開挖電纜線溝，埋放線管穿入設備所用3X1.5平方毫米電源線和4X0.5平方毫米控制線確定無誤回填混凝土機箱放固定位置，打開機箱門松脫固定帽子蝶形螺母（機箱門和帽子小心安放避免表面刮傷）機箱底板螺釘孔心和機箱底座邊緣做上記號移開道閘做好記號螺釘孔上用鉆頭垂直打孔（鉆頭大小要與隨設備配帶膨脹螺栓相匹配）深度要符合膨脹螺釘長度要求機箱移至原位打入膨脹螺釘并緊固固定牢固。
道閘機箱固定牢固便閘桿安裝桿把位置用配備螺釘擰緊并確定閘桿傾斜需安裝叉桿調試好垂直水平狀態用手閘桿搖水平位置確定閘桿端部叉桿安裝位置并用螺絲叉桿固定牢固（無叉桿情況無需安裝），道閘安裝牢固并且調試完畢根據客戶需要按道閘控制板接線圖接好機箱線路和相關設備控制線路并進行相關調試。