在城市***识别停车场系统已经普及使用了，也方便了人们停车出行。随着人们生活水平的不断提高，在一些小县城中，汽车也成为人们生活中的代步工具，基本上每家每户都有一辆汽车，停车问题也由此而生，那么，***识别停车场系统在小县城的应用前景怎么样呢？
据统计大部分县城的停车位没有划线，停车位规划不合理，停车场系统，智能***识别停车场管理系统设备更是非常落后，福州停车场系统安装，甚至几乎看不到智能***识别停车系统，还是人工管理停车，因此很容易出现停车扎堆、停车不规范、乱停车的现象，导致交通拥堵，给人们的出现带来极大的不便。
，在开发 LPR 算法之前，福州停车场系统，要确定算法的目的和要求。LPR 算法的终目的是识别车辆的***号码，所以识别正确率自然是系统设计中应该首要考虑的因素。影响识别正确率的因素有很多，主要的有以下几点：一是***的准确性;二是识别前字符的预处理;三是字符识别的算法。为了提高识别正确率，需要对现有的***字符识别算法进行改进，在后面的章节中会有详细的介绍。
其次，LPR 算法在工作时需要实时处理交通流量信息，所以系统的工作效率——即识别时间也是系统设计时必须要考虑的因素，一般要求在 1s 内能够完成识别，这就要求识别算法的复杂度、运算量不能太大。
除了算法识别正确率和识别时间外，福州停车场系统厂家，算法软件的操作界面应尽量简单、友好，还要考虑系统的无故障运行时间，系统体积的大小等因素。，算法设计要面向现场、面向终端客户的需求，考虑到 LPR 系统在户外工作，所以要克服外面环境的复杂性及光照条件的变化，设计出一套适应性较强的算法。
简单的多帧平均法是直接将前面若干输入图像的平均值作为当前背景.多帧平均法的缺点在于对场景改变过于敏***，而这种改变并不总是由车辆运动引起的.选择更新法的基本思想是只将没有检测到运动的区域即真正的背景进行更新·在背景更新前，先逐像素判断相邻两幅图像的差值，如果小于一个闽值，则说明在这个像素位置没有检測到车辆-可进行背景更新操作，这种方法依赖于阚值的选取，如果闷值选择不合理，背景图像将很快变得不可用.在选择更新背景前进一步加入背景调整步骤，即首先计算当前帧和上帧图像问的平均灰度之差，若差值大干设定阁值，则认为当前帧的平均灰度发生突变，就要在背景图像上逐像素加上此差值。
***识别系统背景差方法的优点是：原理和算法设计简单：根据实际情况确定N值进行处理后，所得结果直接反映了运动目标的位置、大小，形状等信息，能够得到比较的运动目标信息.但是·基于背景差的车辆检测的准确性很大程度上依赖于背景图像的可靠性.总的来说.背景差法对环境光线的变化非常敏感，背景图像需不断地被更新以迎合环境光线、阴影和天气的变化等·因而背景更新中的误差累计是影响背景差法精度的重要因素。
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