車牌識別系統(tǒng)通過應(yīng)用數(shù)字成像技術(shù)和計(jì)算機(jī)信息處理技術(shù)，采用合適的圖像處理、模式識別和人工智能技術(shù)，通過對圖像的采集和處理，獲得更準(zhǔn)確的wei章車輛信息，從而達(dá)到更有效率的的車輛程度。

車牌自動(dòng)識別系統(tǒng)產(chǎn)品的主要性能指標(biāo)是識別率和識別速度，這兩個(gè)性能指標(biāo)既可以表征一個(gè)車牌自動(dòng)識別系統(tǒng)性能的好壞。但是因?yàn)閿z像設(shè)備所拍到的圖像的清晰度不夠，也因?yàn)樘幚韴D像的技術(shù)也不夠完善，所以車牌自動(dòng)識別系統(tǒng)的識別率和識別速度一直未能大幅提高。因此，研究出高速準(zhǔn)確的定位與識別算法是當(dāng)前的主要任務(wù)。目前，國內(nèi)外都致力于這方面的研究，如模版匹配，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，小波變換等，也都取得了較好的研究成果。

車牌識別技術(shù)和定位系統(tǒng)的研究，在我國已經(jīng)有十余年的發(fā)展，該系統(tǒng)目前應(yīng)用仍處于起步階段，該系統(tǒng)采用成熟的大規(guī)模投資還沒有出現(xiàn)，車牌識別系統(tǒng)作為提高交通管理的有效工具，技術(shù)水平依然需要完善。當(dāng)今許多實(shí)際應(yīng)用場合，如在繁忙交通路口臨時(shí)對欠稅費(fèi)、報(bào)廢、掛失等車輛的稽查，則監(jiān)視區(qū)域比較復(fù)雜，現(xiàn)有識別方法無法直接應(yīng)用；字符切分模塊則屬于先針對圖像開展配套的二值化操作，之后在二值圖像之內(nèi)將字符進(jìn)行對應(yīng)的分割操作，實(shí)際輸入的屬于車牌圖像，而輸出獲得的則屬于字符圖像。而且多數(shù)情況下，同時(shí)出現(xiàn)多輛汽車，背景有廣告牌、樹木、建筑物、斑馬線以及各種背景文字等，現(xiàn)有的識別方法也不能很好適應(yīng)多變的環(huán)境。車牌自動(dòng)采集和管理及其他相關(guān)信息流量管理，園區(qū)車輛管理，停車場管理，交jing督察和重大意義等方面，并成為信息處理技術(shù)的一個(gè)重要的研究課題。

智能停車場系統(tǒng)發(fā)展至今，經(jīng)歷了很多歷程，由人工取卡進(jìn)出停車場的方式逐漸地發(fā)展到藍(lán)牙讀卡遠(yuǎn)距離識別、再到現(xiàn)在普遍被認(rèn)為進(jìn)出停車場方便的車牌識別停車場系統(tǒng)。

隨著停車場進(jìn)出車輛逐漸增多，車輛管理工作難度越來越大，尤其是在上下班高峰期，容易導(dǎo)致車輛不能順暢進(jìn)出車場甚至造成進(jìn)出口擁堵，如果想滿足客戶的現(xiàn)實(shí)需求，停車場系統(tǒng)升級乃大勢所趨。