请问：车牌识别如何提升车牌识别系统的识别率？

车牌识别随着时代的不断进步，科技技术不断发展，以前纸质的停车场票，现在也都实行了车牌识别系统，特别是几年车牌识别系统的推广，目前已经在停车场普遍得到使用。不过人对车牌识别系统存在一定的疑惑，车牌识别系统是如何做到识别车牌的准确率呢?目前的车牌识别系统主要采用的是所谓的“云”结构，不同于独立停车场的局域网结构。而在云架构下，车牌号作为支付对象需要上传到云服务器，这是后续基于移动互联网绑定车牌号支付的前提。若车牌号中存在错误，将车牌号错误上传到云服务器，可以想象，随后基于车牌号的支付必然会出现混乱。导致混乱的原因是现有的车牌识别技术都以识别率作为技术指标，即使识别率达到99%，仍然存在1%的误差。

车牌识别简而言之就是增加了车辆后牌照识别功能，现有的车牌识别系统都是只抓取的前牌照，前牌照识别结果单一，增加后车牌识别具有双重识别效果。在进入停车场时，车辆识别系统按照原来的识别方法识别出前车牌，进入停车场后，通过增加摄像头对车辆的后车牌进行识别，识别结果就会被识别，识别结果就是识别错误，结果就会被认为是识别错误，需要由人工审核，从而增加车牌识别的正确率。在此基础上增加车牌识别，达到双重识别效果，保证车牌识别系统的正确率，这也是目前解决车牌识别率的途径。

车牌识别车牌识别技术的六大技术运用1、嵌入式处理系统传统的高清系统中，系统将相机拍的图片发送给工控机等处理系统进行识别处理和存储等操作，这样对传输和处理设备的要求非常高，很难达到系统的设计处理能力要求。2、图像采集与处理的集成设计独立完成全图像拍摄、车牌识别、体色识别、速度采集等功能。车辆信息采集后，由结果组装和通信模块打包，通过以太网上传到终端服务器，增强了系统的处理能力，系统结构清晰简单，易于扩展。3、反馈控制的全天候高清晰成像整个成像系统是一个由智能高清摄像机、智能补光灯和成像控制软件组成的精密系统，它们之间的有序配合和反馈控制使得白天和晚上抓拍的车辆图像清晰度高，确保车身、车牌和车辆前排司乘人员面部特征都清晰可辨。 4、身体颜色识别 车牌识别系统可以自动区分车辆是暗还是亮;识别了十种常见的车身颜色，包括白色、银色、灰色、黑色、红色、深蓝色、蓝色、黄色、绿色和棕色，其他颜色属于其他颜色。 5、视频辅助触发和速度测量 6、前端、后端独立的专有网络结构