狭义的无牌车辆，一般是指没有悬挂固定拍照的汽车； 广义的无牌车，则包含了除没有悬挂固定拍照的汽车，以及老年代步车、三轮车、摩托车、自行车、电动车等两大类。
无牌车的检测，一直是妨碍停车场车牌识别系统实现无人化管理的最大难点之一。
目前市场主要的检测方案主要包括两种：
第一：采用地感触发强制抓拍；
此方案最大的缺点是需要铺设地感，施工复杂且成本高；此外，由于三轮车、摩托车、电瓶车经过线圈也会触发相机拍照，相机会产生较多的垃圾数据，不利于后续处理。
第二：人工干预；
此方案是目前市面主要采取的办法。但停车场管理系统必然会走向无人化，如果为了解决无牌车的问题而不得不增加人手，则明显与初衷背道而驰。
视频识别模式下的无牌车检测到底有什么难点呢？
1、无牌车检测算法需要检测不同背景、不同姿态、不同光照条件下的不同车辆类型，其难度远大于传统意义的车牌识别算法；
2、在停车场出入口的环境下，一辆车过来，只能输出一次结果，不能因为车辆正在运动而多次输出；此外，还必须要避免因为跟车问题导致的第二辆车不输出结果的问题。目前，易泊车牌识别算法采用了背景建模结合动态物体跟踪算法来解决该问题；
3、算法要求的实时性很高，在保证识别率的情况下，必须将识别时间压缩到最低，以给客户更好的体验。