无论任何场所使用车牌识别系统都不会影响正常的交通。有很多人对于车牌识别系统使用方式不是十分了解，这是一种电子设备系统，只需要将系统设备安装在需要监测的场所当中，一个比较隐蔽的位置即可，它不会影响车辆的出入，更不会让人们有所察觉，使用起来非常方便，，不会对交通产生任何的不良影响。
尤其是在马路或者是高速公路当中，车牌识别系统捕捉信息的速度是非常快的。人们在驾驶车辆的过程当中毫无察觉，也不会看到车辆识别系统安装在什么地方，可以做到既隐蔽又实用，对于那些肇事车辆车主抓捕和车辆信息检测方面，起到了更好的作用，所以在不影响交通的前提下，能够更好的进行车辆识别检测。 系统的安装和使用也非常简单，不需要人们手动输入车辆的信息，通过摄像头对于车辆画面的捕捉可以将信息自动上传，无论是车辆保险状况还是缴费方面，系统当中都能够完全体现出来，无论是在管理方面还是在车辆的监测方面，车牌识别系统都能够展现他强大的能力，大大提高了人们的管理效率。
所以，车牌识别系统不仅仅不会影响交通，还不会让人有所察觉，在隐蔽的位置对车辆进行检测和管理，一旦出现车辆事故或者是违规信息，都能够通过系统上传到交通部门，管理人员会时间来进行处理，也让车辆信息直接暴露到管理部门眼下，任何伪装都逃不过车辆识别系统
车牌识别系统的软识别与硬识别的十个优势对比：
1.分析识别模式：
硬识别系统：利用视频流分析识别对监控范围内的视频流进行全天候实时分析；
软识别系统：图片分析识别，对到达指定范围的车辆进行拍照，并对照片进行分析；当车辆定位不好时，识别容易出错。
2.触发识别方法：
硬识别系统：不增加探测设备，不破坏地面，不增加项目，可选择地感和视频触发，24小时采集图像。
软识别系统：地感、红外等周边车辆检测设备触发；需要一定的工程。
3.智能算法模型
硬识别系统：采用智能模糊点阵识别算法，准确率更高，识别率99.70%以上。几乎不需要人工干预。
软识别系统：OCR/字体拓扑识别算法会频繁误识别，准确率低于90%。您需要连续输入正确的号码牌。
4.可靠性和稳定性：
硬识别系统：专用识别装置采用TI的高速DSP和双CPU控制，确保系统的可靠性和稳定性。软识别系统：软件识别，容易发生频繁死机等。电脑需要重启，导致间歇性系统瘫痪。
5.识别速度：
硬识别系统：车辆车牌识别速度小于0.4秒，完全满足车流量大时的通行需求；
软识别系统：车辆车牌识别的速度大于3秒，甚至更长，速度快得让人无法忍受。
6.车速适应性：
硬识别系统：在0-120km/h范围内，车辆的速度可以稳定快速识别；适用范围广，高速使用此类设备。
软识别系统：车速大于40km/h时，识别率急剧下降。现在引入停车场系统，需要进一步完善。
7.环境适应性
硬识别系统：在夜间、阴天、雨天等各种光照条件下都能正常工作。
软识别系统：在上述条件下，即使在的不同时间，识别准确率也是起伏很大。
8.兼容能力
硬识别系统：无需支持工业IO卡。控制系统(PLC)可以直接兼容各种类型的IC、ID、纸质车票等各种类型的停车场。识别，自动打印车牌号等功能。
软识别系统：车辆检测、闸机切换等动作依赖IO卡，停车场系统只有软件嵌入，硬件没有连接。工程量大，线多，稳定性差。
9.摄像机的共性
硬识别系统：系统可以和监控系统共享摄像头，对系统没有影响。
软识别系统：不可用，否则会严重影响系统的稳定性和识别率。
10.输出信号
硬识别系统：该系统可实时输出车辆大图、号牌、信号识别号、号牌颜色及识别可信度、车流量、场地停车量等数据。具有车辆进出静态图片查询功能，出入口空间引导系统等。
软识别系统：没有输出接口，基本用于自己的系统，无法进行二次开发。
车牌识别系统的工作过程，讲述过程中我们尽量不使用专业术语，以求让大家能够更容易理解，我们总结了八个点方便大家来清楚的了解：
1、车辆识别
当然，在拍照之前，有必要确定车辆确实进入了摄像机的焦距位置，而车牌识别系统将收集车辆的图像。因此，识别车辆是车牌识别的步。那么，如何识别车辆呢？
有很多方法，其中红外法是常用的方法。因为相机和系统被动地收集数据，所以它不知道什么时候拍照。当车辆进入拍摄区域时，红外线将被车辆阻挡。此时，相机和系统将拍摄车辆的照片，以便后续的车牌识别。当然，这种简单的红外检测是否有车辆进入，人或其他物体阻挡红外线，也会导致拍照。
带红外探测的摄像头
幸运的是，为了检测车辆是否进入范围或其他异物，将根据车辆的宽度设置红外设备。多条红外线被堵塞，宽度与车辆一致，这将导致拍照。
第二种方法是软件识别，相机不断拍照，交给系统判断。这个原则很简单，因为当没有车辆时，照片是固定的。白天，晚上，雨，阴天等等。有了基本的地图，你可以区分是否有车辆进入地图。
有人说这样的容错率太低，容易出错。是的，这真的很容易出错，所以软件了更深入的技术：车辆轮廓识别。车辆轮廓识别的轮廓识别原理与车牌识别的轮廓识别原理相同。请参考以下车牌轮廓识别部分。
2、拍照
这一步很容易理解，为进入有效焦距范围的车辆拍照。车牌识别系统的软件端将根据车辆进入的视频截取图片或直接拍照。获取照片后，提供给识别系统备用。
3、图片初级处理——灰度化、二值化
众所周知，灰色是白色和黑色之间的颜色，灰色的深度是不同的，所以白色和黑色之间有很多灰色。一旦有更多的颜色，电脑就会眼花缭乱。因此，简单地将图片转换为二级。什么是二级？也就是说，图片只有黑色和白色，也就是说，只有两个颜色值。顾名思义，将图片变成黑白的过程是二级的。另一个生动的比喻是熊猫！在计算机RGB颜色空间中，白色为255，黑色为0，其他颜色在0-255之间。
灰度化和二值化后的车辆图片
有人问，红色是白色还是黑色？黄色是白色还是黑色？不要问，在二值化的过程中，我们会根据设定的值来判断图片中的每个像素，比如160以上的白色，160以下的黑色。
4、图片降噪
什么是降噪？就像你在说话一样。你旁边的一直在吱吱作响。此时，当你与邻居交谈时，你应该注意区分电锯噪音或邻居所说的话。
二值化图片降噪
同样，在图片二值化之后，照片中可能有红色、橙色、黄色、绿色、靛蓝和紫色。如果你有一两个值，不同的颜色深度自然会出现黑白斑点。因此，我们应该根据这些斑点的颜色偏差和数量来决定是否给它们反色。也就是说，白色变成黑色，黑色变成白色。
5、图形检索，定位车牌
在这一步的图像处理中，重点是车牌检索。使用大脑的朋友可能已经意识到车牌是一个常规的矩形。我们只需要在两值之后在图片中找到矩形。问题是，你在寻找矩形。问题是一些车辆的热窗是矩形的。那些喜欢动脑筋的人已经注意到，车牌的长宽比不同于车身其他部位的形状和长宽比。
如果我们掌握了上述基本知识，我们将更接近找到车牌。计算机从左到右、从上到下扫描整个二级图像，并记录所有颜色从黑色到白色或从白色到黑色的像素。然后根据这些像素计算哪个区域是矩形并符合车牌比例。从原图截取车牌
如何判断它是否是车牌？这很简单。扫描该区域的另一波。因为这是一张二元图片，如果有车牌号，就会有黑白变化，尤其是垂直方向。这样，我们可以缩小范围，快速找到车牌。
6、车牌字符切割
在后一步中，我们成功地找到了车牌，并将其从原始图片（而不是二值图片）中截取出来。在上一步中，对截取的车牌图片进行灰度、二值和降噪处理，尤其是边缘降噪。如果降噪后干扰噪声仍然相对较大，可以使用腐蚀和膨胀算法来模糊噪声。
如果降噪后的车牌图片有倾斜现象，就需要对图片做错切变换（就是倾斜角度调整）。我们知道，有些车牌是上下结构的，这很容易通过对二值化的图片做像素扫描来检测上下两部分是否中间不粘连，如果不粘连，那就是上下结构车牌。如果不是上下结构，那就是单行结构的新车牌。二值化后的车牌(省别模糊处理了)
接下来，我们根据每个字符的宽度对扫描的二值车牌进行纵向切割。这很容易理解，因为车牌图像是二等的，所以车牌字符要么是白色的，要么是黑色的，要么是白色的，很容易得到字符的高度和宽度。切割是基于此，将车牌的所有字符切割成单个字符。
车牌字符切割后，调整为与车牌字符模板库大小近似且宽度小于模板库字符大小的图片。
7、准备好车牌字符模板库
车牌字符模板库可以事先用PS或者其他软件AI、CorlDraw等制作好，网络上有车牌字体下载。车牌字符库
也可以通过不断拍照车辆获取，这个过程就是机器学习的过程。目的就是获得车牌省别、军、警、学、使领馆等的汉字，26个英文大写字母，和0-9的10个数字。
8、车牌文字识别
接下来，将被切割的图片存入一个数组A内，将模板库的图片存入一个数组B。将两列数组逐个比对，找出相似度的模板图片，并把它们记录在一个新的数组C内。当然，我们有意地过滤了车牌中的圆点。
车牌识别系统录入的步骤：
1、准备一台电脑，在电脑上面登录智能车牌识别管理系统，账号一定要财务以上才会有权限录入车牌进去；
2、在首页找到车牌管理，点击进去；
3、点击左上角的发行车牌；
4、登录车主的信息以及车牌号码、时间，如果车主有两辆车，只租了一个车位的话，就要把另一个车牌号也要填写上去；
5、填完相关信息后点击保存即可。
车牌识别系统如何添加车辆信息：
1、在手机下载并且安装车牌识别app；
2、打开车牌识别app，在首页找到开始离线识别并点击；
3、把车辆车牌放在窗框里面，然后点击中下方的拍摄；
4、拍摄完之后在历史界面可以看到该车辆，那就说明车牌识别系统添加车辆完成了。
随着技术的不断发展，现在的车牌识别系统也是变得越来越智能化了，在很大程度上解放了人力，而且杜绝了收费管理的漏洞，已经被广泛应用