隨著停車場管理系統(tǒng)的不斷發(fā)展，車牌識別技術(shù)也開始應(yīng)用于停車場。不過據(jù)調(diào)查發(fā)現(xiàn)，由于國內(nèi)只有幾家企業(yè)專門開發(fā)針對停車場的車牌識別技術(shù)，因此目前很多停車場使用的車牌識別技術(shù)大多是從早期車牌識別技術(shù)照搬過來，而兩者在識別環(huán)境、識別角度、燈光環(huán)境、車輛行駛速度等方面的較大差異，也導(dǎo)致這些車牌識別系統(tǒng)大多都出現(xiàn)了“水土不服”的現(xiàn)象。對此不少停車場呼吁“私人訂制”的車牌識別系統(tǒng)。

??而據(jù)**的數(shù)據(jù)統(tǒng)計，截止至2015年年底，我國停車場市場需求將超過37億元，而未來5年必將是停車場智能化改造的黃金時期。車牌自動識別是未來停車場市場中的*有價值的市場，隨著高清與智能的融合，車牌識別還能夠幫助我們解決更多生活中的問題。

?車牌識別一體機(jī)具有優(yōu)異的成像控制，可以自動跟蹤光線變化，有效抑制順光和逆光，尤其在夜間可以抑制汽車大燈的干擾，從而清晰地車牌；而對于暫時沒有車牌或者車牌嚴(yán)重破損的情況，也可實現(xiàn)智能通行管理；另外可脫機(jī)運(yùn)行也是車牌識別一體機(jī)的獨(dú)特優(yōu)勢，能有效提升車輛進(jìn)出效率。

??未來，隨著我國城市化進(jìn)程發(fā)展的提速，交通壓力將更加嚴(yán)峻，因此智能化交通管理將是今后交通發(fā)展的大方向。而作為智能化交通管理體系中的重要核心，車牌識別系統(tǒng)也將得到進(jìn)一步扶持和發(fā)展。專家預(yù)測，未來車牌識別技術(shù)將有更廣泛的應(yīng)用，屆時車牌識別系統(tǒng)行業(yè)也將面臨大洗牌，只有擁有自主核心技術(shù)并且產(chǎn)品質(zhì)量達(dá)標(biāo)的公司才能過關(guān)，這也是車牌識別技術(shù)走向快速發(fā)展階段的必經(jīng)之路。

車牌識別技術(shù)在交通系統(tǒng)中起到至關(guān)重要的作用,當(dāng)下的車牌識別技術(shù)已經(jīng)得到了完善與發(fā)展。在生活當(dāng)中也開始有著不同程度的實際應(yīng)用,但目前的技術(shù)還不能完全滿足顧客的需求，在各個方面也有許多需要改進(jìn)的地方。

對于未來車牌識別產(chǎn)品的技術(shù)發(fā)展趨勢,由于市場需求不同,對識別產(chǎn)品的各個方面的需求也存在一定的差異性,因此車牌識別技術(shù)領(lǐng)域的公司想要的滿足市場就必須開發(fā)針對不同細(xì)分市場的車牌識別產(chǎn)品。

其次,隨著新能源汽車的出現(xiàn)，車牌的識別技術(shù)也不得不繼續(xù)推進(jìn)發(fā)展，新的算法的跟進(jìn)，讓部分公司進(jìn)一步占領(lǐng)市場。后,現(xiàn)在的車牌識別系統(tǒng)設(shè)備過多,系統(tǒng)在集成統(tǒng)一有著技術(shù)上的難題。因設(shè)備的過多，系統(tǒng)的繁雜，導(dǎo)致系統(tǒng)在運(yùn)營穩(wěn)定性上較差,系統(tǒng)維護(hù)成為了當(dāng)下車牌識別系統(tǒng)中一個讓人頭疼的問題。多個設(shè)備向一個設(shè)備工作成為了當(dāng)下車牌識別系統(tǒng)發(fā)展的又一方向。

目前,車牌識別技術(shù)和產(chǎn)品性能進(jìn)入實用階段的時間還不是很長,以及這幾年自動識別技術(shù)的快速進(jìn)步,我們可以看到未來的技術(shù)發(fā)展空間還會非常大，車牌識別系統(tǒng)的發(fā)展空間也非常的樂觀。

車牌自動識別國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀

中國車牌的格式與國外有較大差異且車牌識別技術(shù)研究起步較晚，所以國外關(guān)于車牌識別的研究對于中國僅具有參考價值，其在中國的應(yīng)用效果不能達(dá)到其在國內(nèi)的應(yīng)用效果，但在其識別系統(tǒng)中所采用的各種思想和算法可以為我國所借鑒。車牌識別系統(tǒng)自進(jìn)入中國以來，迅速吸引大量的學(xué)者開始從事這方面的研究，并提出了很多新穎便捷的算法。自動化研究所的劉智勇等人開發(fā)的系統(tǒng)在一個樣本容量為3170的樣本集中，車牌定位的準(zhǔn)確率為99.41%，切割準(zhǔn)確率為94.62%，這套系統(tǒng)后來被漢王公司的車牌識別系統(tǒng)采用，取得了較好的效果。南京大學(xué)的熊軍等提出基于字符紋理特征的定位算法，其準(zhǔn)確率高達(dá)95%。華中科技大學(xué)的陳振學(xué)等人提出一種新的車牌圖像字符分割和識別算法，使用一維循環(huán)清零法，先對垂直投影圖進(jìn)行一次掃描，有效的清除雜點(diǎn)與間隔符，其分割正確率達(dá)到96.8%。浙江大學(xué)的潘云鶴、張引等提出彩色邊緣算子Color Prewitt 、彩色邊緣檢測和區(qū)域生長相結(jié)合的定位算法，算法非常簡單，作用顏色空間廣，牌照區(qū)域易于與背景分離，但其存儲量和計算量比較大，不能滿足實時性的要求。而且當(dāng)車牌區(qū)域的顏色與附近顏別不大時，定位失誤機(jī)率增加。國內(nèi)還有許多學(xué)者也在進(jìn)行這方面的研究且取得可觀的研究成果。