除了詳細的追尋某一個車輛的詳細運轉軌道外，如果單單只需得到某一路段單位時間內的車流量，而不需要定位某輛車，能夠在某方向去一條線，經過檢測圖畫中跨過這條線的車數，也能夠得到車流量。關于雙向路途，上行和下行路段各取一條虛擬的線，線的方位不能太遠，否則車輛堆疊的很厲害，也不能太近，因為濟南停車場車牌識別處理能力的限制，每秒鐘取的楨數不宜太多，而近處車輛位移較顯著，容易形成漏檢。
　　陰影按捺和遮擋--車輛暗影的按捺
　　運動的物體形成的暗影會隨著物體的運動而運動，所以，經過HSV方法切開出的物體會遭到暗影的影響，這樣切開出來物體會比實際的物體大，甚至形成兩個切開出來的物體連接子在一起，影響計數的準確性。
　　暗影檢測的關鍵算法是 依據HSV空間的暗影檢測算法，因為HSV空間更接近人的視覺反應，并且更能準確的反映一些灰度信息和色彩信息，特別是關于圖畫中極亮和極暗的物體業能很好的反映出相應信息，經過處理后，就能夠將圖畫像素分紅兩個部分：布景和運動物體。這兒運動物體包括暗影，通常將暗影的像素值和布景的該點像素值作比較，如果其包括的相應色彩值和灰度值都在必定的閥值范圍內，那么就以為這個點是暗影
　　陰影按捺和遮擋--車輛的遮擋
　　因為攝像機的方位和車輛的行駛，有時會發生車輛的遮擋問題，濟南停車場車牌識別處理這種問題有幾種方法：
　　（1）依據車輛行駛的途徑，來判別此時間發生遮擋的車是否在前一時間分開過；
　　（2）依據遮擋的車輛之間的差異，運用運動區域分析的方法；
　　我們能夠經過核算楨-布景和楨與楨之間的差值，來得到某一重視區域的運動物體的位移量，因為車輛的軌道和車速的連續性，如果發現這一區域的位移不是始終共同的，當它超越某一門限的時候，我們就能夠斷定發生了遮擋。
　　除此之外，濟南停車場車牌識別還設想了幾種其他的方法：依據車輛占有車道的寬度，來判別是否有兩輛車發生遮擋；依據車的自身特性來判點，例如在HSV空間中，我們檢測車輛主要依托其V灰度特性，在無法判別是否有遮擋時，我們能夠依據其H和S的特性，判別車身的主體色彩是否共同，或許判別其色飽和度的差異，如果某車在較大區域內色彩根本保持共同等(這會遭到車自身的涂裝的影響，可是與人眼的辨認進程相符合)。
　　濟南停車場車牌識別的檢測區域內，兩個運動的車輛的速度會有差異，這就決定了不同楨之間，這個區域的位移量不同，經過設定門限，我們能夠將遮擋的物體辨認出來。
　　另外還能夠依據外形，概括等兩個不同的運動區域特征“符號”兩個不同的車輛，然后經過形狀學上的擴張技能，擴大每個車的符號區域，發生互相堆疊的部分，這個部分叫做“切開區”，這樣能夠分處兩個獨立的車輛。