對(duì)于現(xiàn)代的停車(chē)場(chǎng)管理中，涉及到很多方面的管理，其中車(chē)輛的管理是一個(gè)重要的方面。尤其是對(duì)特殊停車(chē)場(chǎng)、、小區(qū)來(lái)說(shuō)，需要對(duì)各種車(chē)輛實(shí)時(shí)地進(jìn)行嚴(yán)格的管理，對(duì)其出入的時(shí)間進(jìn)行嚴(yán)格的監(jiān)視，并且對(duì)內(nèi)外部手機(jī)各類(lèi)車(chē)輛進(jìn)行登記識(shí)別。在大規(guī)模的場(chǎng)區(qū)中，各種出入的車(chē)輛較多，如果每輛車(chē)都需要進(jìn)行人工判斷的話，既費(fèi)時(shí)，又不利于管理和查詢，就會(huì)導(dǎo)致保衛(wèi)工作比較困難，效率較低下。為了改善這種與現(xiàn)代化停車(chē)不相稱的管理模式，需要盡快實(shí)現(xiàn)車(chē)輛管理工作的自動(dòng)化、智能化，并以計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的形式進(jìn)行管理，對(duì)所有出入口的車(chē)輛進(jìn)行有效地、準(zhǔn)確地監(jiān)測(cè)和管理。

這個(gè)車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)是利用了視頻流的車(chē)牌自動(dòng)識(shí)別算法，或者地感觸發(fā)，對(duì)車(chē)輛進(jìn)行抓拍、號(hào)牌識(shí)別，當(dāng)有車(chē)輛進(jìn)入小區(qū)入口時(shí)，車(chē)牌自動(dòng)識(shí)別算法自動(dòng)抓拍車(chē)輛照片并識(shí)別車(chē)牌號(hào)碼，將車(chē)牌號(hào)碼，顏色，車(chē)牌特征數(shù)據(jù)，入場(chǎng)時(shí)間信息等傳記錄下來(lái)，這樣車(chē)輛就可以順暢的出入停車(chē)場(chǎng)，為用戶提供了一種嶄新和方便的服務(wù)模式。

車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)技術(shù)是計(jì)算機(jī)視頻圖像識(shí)別技術(shù)在識(shí)別中的一種應(yīng)用。車(chē)牌識(shí)別技術(shù)要求能夠?qū)⑦\(yùn)動(dòng)中的汽車(chē)牌照從復(fù)雜背景中提取并識(shí)別出來(lái)，通過(guò)車(chē)牌提取、圖像預(yù)處理、特征提取、車(chē)牌字符識(shí)別等技術(shù)，識(shí)別車(chē)輛牌號(hào)、顏色等信息，目前的技術(shù)水平為字母和數(shù)字的識(shí)別率可達(dá)到99.7%，漢字的識(shí)別率可達(dá)到99%。車(chē)牌識(shí)別在高速公路車(chē)輛管理中得到廣泛應(yīng)用，電子收費(fèi)（ETC）系統(tǒng)中，也是結(jié)合DSRC技術(shù)識(shí)別車(chē)輛身份的主要手段。在停車(chē)場(chǎng)管理中，車(chē)牌識(shí)別技術(shù)也是識(shí)別車(chē)輛身份的主要手段。在深圳市建設(shè)的《停車(chē)庫(kù)（場(chǎng)）車(chē)輛圖像和號(hào)牌信息采集與傳輸系統(tǒng)技術(shù)要求》中，車(chē)牌識(shí)別技術(shù)成為車(chē)輛身份識(shí)別的主要手段。

    車(chē)牌識(shí)別技術(shù)結(jié)合電子不停車(chē)收費(fèi)系統(tǒng)（ETC）識(shí)別車(chē)輛，過(guò)往車(chē)輛通過(guò)道口時(shí)無(wú)須停車(chē)，即能夠?qū)崿F(xiàn)車(chē)輛身份自動(dòng)識(shí)別、自動(dòng)收費(fèi)。在車(chē)場(chǎng)管理中，為提高出入口車(chē)輛通行效率，車(chē)牌識(shí)別針對(duì)無(wú)需收停車(chē)費(fèi)的車(chē)輛（如月卡車(chē)、內(nèi)部免費(fèi)通行車(chē)輛），建設(shè)無(wú)人值守的快速通道，免取卡、不停車(chē)的出入體驗(yàn)，正改變出入停車(chē)場(chǎng)的管理模式。

車(chē)牌識(shí)別技術(shù)流程剖解：車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)采用高度模塊化的設(shè)計(jì)，將車(chē)牌識(shí)別過(guò)程的各個(gè)環(huán)節(jié)各自作為一個(gè)獨(dú)立的模塊。一、車(chē)輛檢測(cè)跟蹤模塊，車(chē)輛檢測(cè)跟蹤模塊主要對(duì)視頻流進(jìn)行分析，判斷其中車(chē)輛的位置，對(duì)圖像中的車(chē)輛進(jìn)行跟蹤，并在車(chē)輛位置時(shí)刻，記錄該車(chē)輛的特寫(xiě)圖片，由于加入了跟蹤模塊，系統(tǒng)能夠很好地克服各種外界的干擾，使得到更加合理的識(shí)別結(jié)果，可以檢測(cè)無(wú)牌車(chē)輛并輸出結(jié)果。二、車(chē)牌定位模塊，車(chē)牌定位模塊是一個(gè)十分重要的環(huán)節(jié)，是后續(xù)環(huán)節(jié)的基礎(chǔ)，其準(zhǔn)確性對(duì)整體系統(tǒng)性能的影響巨大。車(chē)牌系統(tǒng)完全摒棄了以往的算法思路，實(shí)現(xiàn)了一種完全基于學(xué)習(xí)的多種特征融合的車(chē)牌定位新算法，適用于各種復(fù)雜的背景環(huán)境和不同的攝像角度。三、車(chē)牌矯正及精定位模塊，由于受拍攝條件的限制，圖像中的車(chē)牌總不可避免存在一定的傾斜，需要一個(gè)矯正和精定位環(huán)節(jié)來(lái)進(jìn)一步提高車(chē)牌圖像的質(zhì)量，為切分和識(shí)別模塊做準(zhǔn)備。使用精心設(shè)計(jì)的快速圖像處理濾波器，不僅計(jì)算快速，而且利用的是車(chē)牌的整體信息，避免了局部噪聲帶來(lái)的影響。使用該算法的另一個(gè)優(yōu)點(diǎn)就是通過(guò)對(duì)多個(gè)中間結(jié)果的分析還可以對(duì)車(chē)牌進(jìn)行精定位，進(jìn)一步減少非車(chē)牌區(qū)域的影響。四、車(chē)牌切分模塊，車(chē)牌系統(tǒng)的車(chē)牌切分模塊利用了車(chē)牌文字的灰度、顏色、邊緣分布等各種特征，能較好地抑制車(chē)牌周?chē)渌肼暤挠绊?，并能容忍一定傾斜角度的車(chē)牌。這一算法有利于類(lèi)似移動(dòng)式稽查這種車(chē)牌圖像噪聲較大的應(yīng)用。