隨著互聯網的不斷發展勢頭，各行各業涌向這波人表示，停車行業也不例外，從車輛的原始的手工管理，車牌識別當前的智能管理，這不僅符合越來越車輛越多的現狀，同時也解決了停車難的車輛管理問題。
車牌自動識別的流程
車牌進行自動模式識別工作流程是系統通過前端采用了嵌入式高清車牌識別一機，可實現百萬級分辨率的視頻和圖片碼流輸出，內置了高性能DSP芯片，支持內置智能控制算法、可實現教學視頻可以檢測、車牌自動識別管理等功能。
車牌識別一體機系統使用了自己*的紋理+模型分析算法，具有市場定位更加精準，識別發展速度快，識別精度高，誤識率低等問題特點，不但能捕獲有車牌的車輛，對于無牌車同樣也能進行企業正常捕獲(地感觸發管理模式下)。根據IPC遠端遷移到具有高集成度，高穩定性的前端照相機的傳統模式或后端服務器車牌識別算法，高適應性，相比于常規的PC，或IPC模式，能適應實際道路的復雜環境，為更好地滿足智能交通系統的要求全天候工作。
采用了一個動態視頻識別信息技術，實現對視頻流每一幀圖像問題進行分析識別，從而能夠達到企業增加識別比對次數，大大提高了識別的效率和準確率。
車輛牌照的自動識別，主要是基于圖像分割和圖像識別理論中，車輛號牌，其包括圖像分析和處理以確定所述牌照的圖像中的位置，并進一步提取并識別文本字符。
識別的具體分析步驟可以分為車牌進行定位、車牌提取、字符識別。在自然的環境中，大范圍的相關搜索的相機首先捕獲的視頻圖像以發現許多與車牌為候選區線區域特點，然后做這些候選區域的進一步分析，評估，最后選擇的區域作為牌照區域，和從所述圖像分割。
定位板區域，然后車牌區域被劃分為單個字符，然后識別，車牌識別算法模板匹配基于所分割的二值化的個字符，并縮放字符數據庫模板尺寸的大小，和然后用所有的模板匹配，因為上次選舉的結果的匹配，這樣很多倍，大大提高了車牌識別的準確度。
