随着互联网的不断发展势头，各行各业涌向这波人表示，停车行业也不例外，从车辆的原始的手工管理，车牌识别当前的智能管理，这不仅符合越来越车辆越多的现状，同时也解决了停车难的车辆管理问题。
 

　　车牌自动识别的流程

 

　　车牌进行自动模式识别工作流程是系统通过前端采用了嵌入式高清车牌识别一机，可实现百万级分辨率的视频和图片码流输出，内置了高性能DSP芯片，支持内置智能控制算法、可实现教学视频可以检测、车牌自动识别管理等功能。
 

　　车牌识别一体机系统使用了自己*的纹理+模型分析算法，具有市场定位更加精准，识别发展速度快，识别精度高，误识率低等问题特点，不但能捕获有车牌的车辆，对于无牌车同样也能进行企业正常捕获(地感触发管理模式下)。根据IPC远端迁移到具有高集成度，高稳定性的前端照相机的传统模式或后端服务器车牌识别算法，高适应性，相比于常规的PC，或IPC模式，能适应实际道路的复杂环境，为更好地满足智能交通系统的要求全天候工作。
 

　　采用了一个动态视频识别信息技术，实现对视频流每一帧图像问题进行分析识别，从而能够达到企业增加识别比对次数，大大提高了识别的效率和准确率。
 

　　车辆牌照的自动识别，主要是基于图像分割和图像识别理论中，车辆号牌，其包括图像分析和处理以确定所述牌照的图像中的位置，并进一步提取并识别文本字符。
 

　　识别的具体分析步骤可以分为车牌进行定位、车牌提取、字符识别。在自然的环境中，大范围的相关搜索的相机首先捕获的视频图像以发现许多与车牌为候选区线区域特点，然后做这些候选区域的进一步分析，评估，最后选择的区域作为牌照区域，和从所述图像分割。
 

　　定位板区域，然后车牌区域被划分为单个字符，然后识别，车牌识别算法模板匹配基于所分割的二值化的个字符，并缩放字符数据库模板尺寸的大小，和然后用所有的模板匹配，因为上次选举的结果的匹配，这样很多倍，大大提高了车牌识别的准确度。