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车牌识别系统是如何做到识别车牌的准确率呢？
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，特别是最近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。
怎样做到车牌识别系统的绝对正确?
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唯一途径。
