移动端车牌自动识别的应用：
手持端移动端车牌识别技术是指通过计算机视觉、图像处理与模式识别等方法从车辆图像中提取车牌字符信息，从而确定车辆身份的技术。
移动端车牌自动识别越来越多的被应用在我们的日常生活中。早上开车上高速，etc自助通道，无人值守，车牌识别道闸，车牌自动识别；到公司停车场，无需停车取卡，车牌自动识别进入；下班开车回家，车牌识别自动结算停车费用~除此之外，-车牌，车辆检测、维修、保养、续保等，登录厂家app，自动录入车牌信息，无需手工操作，无需等待。
传统---机只具备视频采集和录制以及---功能，与传统---机相比，车牌识别一体机不仅具备传统---机的基本功能，关键是内置了车牌识别算法，可以在相机内实现---码的识别和输出，还拥有体积小巧、美观，车牌识别安装，安装使用方便，成像优异，监控范围广，---等优点，具备---性能、多功能、高适应性、强稳定性等特点。
众所周知，车牌识别，现阶段车牌识别算法技术已经基本成熟了，未来难以有突破性变化。未来车牌识别一体机要去陈出新还需要从其他方向下功夫，在车牌识别一体机上搭载其他车辆识别技术，比如车标、车款、司机人脸、甚至车脸识别。
除了车辆身份识别，车辆行为识别也将成为未来车牌识别一体机发展的重要方向。比如车辆---，车辆是否规范停车、车辆行驶是否符合交通规则等。
车辆识别技术将逐渐成熟和普及， 同时结合不同场景下的其它关联业务的智能识别需求，让车牌识别一体机实现更高的智能化；如交通上的加油站的车辆油枪绑定识别、充电桩的占位识别、货车管理的是否符合要求识别等等。
重视识别稳定度
某些厂家高调宣传车牌识别率达99.99%，这往往是在实验条件下测试得到的数据，而在实际使用过程中，车牌识别系统，因为使用环境的干扰，真实的车牌识别率可能上下浮动激烈.
车牌识别率稳定度的定义是:在一个既定的车速范围内，不会因外在环境影响而产生过大的误差.
例如一个车牌系统在白天有99%以上的准确度，到了夜间降到90%，而碰到下雨或者下雪，甚至降到了80%，这种不稳定的系统，比起全天候平均拥有90%准确度的车牌辨识系统更令人头疼.影响车牌识别的主要干扰:如气候干扰、环境---(场地的照明条件、过宽或者不平的路面).要排除这些干扰，除了选择正确的施工方案，车牌识别---机本身的稳定性---.
车牌识别系统具有全气候及全天候识别、应用范围广的优点，夜间识别率99.6%，雨雪天气识别率95.2%.
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