车辆的增多导致停车场系统只有出入口管理的功能已经远远不能满足人们的要求了，所以，停车诱导、反向寻车、自助缴费等子系统的出现，改变了人们对停车场系统的认识。停车诱导系统对于大型停车场来说很重要，当车主进入停车场后，系统通过视频监控，跟踪这辆车，生成停车路线，通过LED显示屏向车主提供导航信息，直接把车辆导航到目标停车位。反向寻车系统是近两年来随着智能APP的使用，通过系统自动生成导航信息，把车主引导到停车位。而自助缴费功能的出现，避免了人们排队缴费的时间，人们可以通过停车场手持缴费机或中央缴费等方式进行交费。

基于硬识别的视频车牌识别技术工作流程：当车辆进入停车场入口时，系统的入口抓拍单元被触发，并将抓拍数据送至车牌识别仪进行处理，车牌识别仪将车牌号码、车牌图片等信息送到付费软件，收费软件接收并保存在数据服务器。当车辆驶出停车场时，系统出口抓拍单元被触发，并将抓拍数据送至车牌识别仪进行处理，车牌识别仪将车牌号码、车牌图片等信息送至收费软件，收费软件将调取数据服务器中的该车辆进场信息，自动分析车辆性质，并自动按设定好的费率计算收费金额，将收费信息发送数据服务器和费额显示屏，收费员按系统提示收费并抬杆放行。与EM在停车场的应用时间相符, 视频车牌识别技术的出现也是在2011年左右。

近几年机动车数量急剧增长，为控制道路车流量、维护停车秩序，停车收费标准也相应提高，很多投资者将目光投向公共停车场建设，大型的以临时停车为主的停车场随之兴起。视频车牌识别系统利用每辆车都有的车牌这一介质，实现所有车辆不停车，有效避免出口拥堵，吸引以大手控制为代表的很多相关领域企业的投资研发。

目前，由于车牌识别系统能够使车辆进出停车场时，不用停车刷1卡就可以进出，加快了车辆通行速度，省去了卡片管理的工作，同时减少了管理人员的开支，所以被广泛应用在各大停车场中。但是车牌识别有时往往会出现识别错误的情况，如何解决这一问题从而提高识别率呢？从内因上看，车牌识别系统的基础是车牌识别算法，而车牌识别算法由空间复杂度和时间复杂度来组成，分为五种不同的特性：

   1、有穷性即算法的演变过程是有限的，不可能无限制的演算；

   2、确切性即算法的每一个演算步骤多有确切的定义；

   3、输入项即具体的车牌图像；

   4、输出项即车牌的识别结果；

   5、可行性即车牌识别的效果。

   通过优化以上五项特性，从根本上优化车牌识别算法是提高车牌识别率的一个方法。从外因上看，影响车牌识别率的因素主要有视点变换、光线、遮挡、比例、形变、背景复杂等。