移動端車牌自動識別的應用：
手持端移動端車牌識別技術是指通過計算機視覺、圖像處理與模式識別等方法從車輛圖像中提取車牌字符信息，從而確定車輛身份的技術。
移動端車牌自動識別越來越多的被應用在我們的日常生活中。早上開車上高速，etc自助通道，無人值守，車牌識別道閘，車牌自動識別；到公司停車場，無需停車取卡，車牌自動識別進入；下班開車回家，車牌識別自動結算停車費用~除此之外，-車牌，車輛檢測、維修、保養、續保等，登錄廠家app，自動錄入車牌信息，無需手工操作，無需等待。
傳統---機只具備視頻采集和錄制以及---功能，與傳統---機相比，車牌識別一體機不僅具備傳統---機的基本功能，關鍵是內置了車牌識別算法，可以在相機內實現---碼的識別和輸出，還擁有體積小巧、美觀，車牌識別安裝，安裝使用方便，成像優異，監控范圍廣，---等優點，具備---性能、多功能、高適應性、強穩定性等特點。
眾所周知，車牌識別，現階段車牌識別算法技術已經基本成熟了，未來難以有突破性變化。未來車牌識別一體機要去陳出新還需要從其他方向下功夫，在車牌識別一體機上搭載其他車輛識別技術，比如車標、車款、司機人臉、甚至車臉識別。
除了車輛身份識別，車輛行為識別也將成為未來車牌識別一體機發展的重要方向。比如車輛---，車輛是否規范停車、車輛行駛是否符合交通規則等。
車輛識別技術將逐漸成熟和普及， 同時結合不同場景下的其它關聯業務的智能識別需求，讓車牌識別一體機實現更高的智能化；如交通上的加油站的車輛油槍綁定識別、充電樁的占位識別、貨車管理的是否符合要求識別等等。
重視識別穩定度
某些廠家高調宣傳車牌識別率達99.99%，這往往是在實驗條件下測試得到的數據，而在實際使用過程中，車牌識別系統，因為使用環境的干擾，真實的車牌識別率可能上下浮動激烈.
車牌識別率穩定度的定義是:在一個既定的車速范圍內，不會因外在環境影響而產生過大的誤差.
例如一個車牌系統在白天有99%以上的準確度，到了夜間降到90%，而碰到下雨或者下雪，甚至降到了80%，這種不穩定的系統，比起全天候平均擁有90%準確度的車牌辨識系統更令人頭疼.影響車牌識別的主要干擾:如氣候干擾、環境---(場地的照明條件、過寬或者不平的路面).要排除這些干擾，除了選擇正確的施工方案，車牌識別---機本身的穩定性---.
車牌識別系統具有全氣候及全天候識別、應用范圍廣的優點，夜間識別率99.6%，雨雪天氣識別率95.2%.
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