随着产品算法和技术的提高，集成一直是一个重要的课题。在这个阶段，最重要的一点是“稳定性”。稳定性被定义在给定的车辆速度范围内，不允许必须达到的精度，并且外部环境影响导致过度误差。

       例如，车牌系统白天的准确率超过90%，晚上降至80%，晚上降至70%。这种不稳定的系统比全天候车车牌识别系统更精确，准确率达70%。难以整合，因为用户会认为由于白天的识别率为90%，所以全天候南京车牌识别系统更精确，准确率达70%。难以整合。因为用户会认为由于白天的识别率为90%，所以全天候准确率为90%是合理的。此类规格不包括奇怪的环境干扰（风暴共计、冰雹、浓雾部分等），以及安装环境限制（高度限制、风大晃动限制、不容易遭受认为损坏等）。

       几乎每个家庭都声称具有较高的识别率，但为了避免由于双方产品认知的差异而导致的不良操作责任，用户可能希望在购买车牌识别系统时请求现场测试，以及测试时间最好。超过两周，更有可能判断识别结果是否“夸大”。因为台湾是一个不断变化的环境，两周应该能够影响该领域的识别率，大约80%，如果你只测量、甚至几个小时，你就无法理解。

       另外，由于车牌识别是一个“系统”硬件和软件架构的好坏，当然会影响“演示结果”。对于什么样的软件和硬件，什么样的环境是合适的，这必须根据环境而不同，因为在不同的应用环境中识别率的要求可能不同，这必须通过经验积累。

       虽然市场上有很多车牌识别系统，但是用产品和架构可以节省大量的金钱和时间，但更重要的是，工程师和系统集成商需要合作和理解，而不是仅仅关注它。它比其他任何东西都便宜。此外，南京车牌识别系统可以发挥最大的实用性，除软件技术外，它与摄像机和现场施工能力有很大的关系。用户可以要求制造商前往现场进行调查并提出施工计划。首先，应评估、摄影帧的位置。相框的角度是否为，是否需要辅助光源等，然后提出报价。此外，可以提前评估操作员的能力。用户还可以实现产品学习和教育培训。在未来的管理中，将更清楚地了解用户的使用限制和相关对策。