与发达国家轿车和泊车位1:1.3的份额相比，我国大城市的平均份额约为1:0.8，中小城市约1:0.5，车多位少是泊车难的主要原因，别的，泊车场和车主之间信息不对称也导致泊车位资源使用效率过低。去富贵地段找不到泊车位，停路边被贴条又因小失大，显然泊车难已成为继堵车之后日常用车的第二个痛点。
传统泊车场收费体系的使用为泊车场带来了许多不便之处，如下：
一、设备收购花钱多，施工装置费用多；
二、一卡两车胶葛多，专用车位糟蹋多；
三、泊车卡片丢掉多，免费放行情面多；
四、车主缴费疑问多，现金丢失缝隙多；
五、集团物业孤岛多，运营办理成本多；
六、涣散供货厂家多，售后服务问题多；
车牌辨认体系本身的 体系结构、内部辨认算法也在不时改良和完善。特别值得重视的是，根据车牌辨认硬件渠道而延伸展开进来的一些技能，如视频测速、车型辨认、车辆部分特征辨认 和比对等技能合作车牌辨认，以完结最佳的泊车场出入口“车辆匹配率”，这也是只需泊车场环境具有的特征。
大视点下的辨认这一点是泊车场与其他场景（十字路口）的最大区别，也是泊车场环境下智能车牌辨认体系技能中最难的一个点。由于智能车牌辨认体系在泊车场大视点下是很难抓拍到车辆的矩形车牌的，得到的车牌图画往往不是矩形图画的，这是要必须作仿射形变，将其校正为矩形图画。
车牌对车牌辨认摄像机来说，越远，像素越小，越近像素越大。泊车场相较于其他场景来说车道较短，而现在的车牌辨认体系的区分是实时的，想在确保区分速度快的情况下，支撑大像素宽度车牌的辨认，这是一对典型的对立。通常车牌像素宽渡过大，辨认速度必定就慢，辨认速度要快，就要求车牌像素宽度在必定范围之内。
