车牌识别技术带来的便利性，已然使具有此技术的设备成为停车场出入口的标配产品，但同时也面临一些瓶颈，例如无牌车的识别、恶劣环境下的识别率显著下降等。要解决这些行业难题，不仅需要更高智能的AI技术，通过大量数据进一步提升车牌识别率和环境适应能力，也需要综合解决方案，包括多路监控、云端识别服务等手段，真正实现停车场的无人值守。

车牌识别技术在停车应用中至关重要，近几年部分具有自主车牌识别算法的公司获得了先机，站在了行业前列。停车行业中，低成本、高识别率成为车牌识别前端产品追求的方向，不过，当前停车业务考量的不仅是车牌识别，更是整个停车解决方案，产品相对单一、综合竞争力不强者或将被淘汰出局。

车牌识别技术简单概括就是基于图像分割和图像识别的技术，对含有车辆号牌的图像进行分析处理，从而确定牌照在图像中的位置，并进一步提取和识别出文本字符。车牌识别过程包括图像采集、预处理、车牌定位、字符分割、字符识别、结果输出等一系列算法运算。

车牌识别应用在智慧停车领域主要包含出入口车牌识别、场内视频引导、道路停车三大板块，这三大板块也是城市停车整体架构中必不可少的部分。

出入口车牌识别

早期，视频识别引入到停车场出入口领域主要还是靠后端识别，通过前端模拟相机的视频流实时输入后端分析服务器，后端服务器同时接入多路前端相机的视频流，通过服务器自身算法分析最终输出车牌文本信息到平台。

随着智能化程度的前移，网络相机逐渐替代了模拟相机，随之而来的车牌识别技术也集成到前端相机内，车辆进入IPC的识别区域内则触发相机进行抓拍业务和识别业务，同时输出车牌信息，将车牌OSD信息叠加到抓拍图片，这样不但降低了前端设备成本和系统造价，同时还提高了车牌识别速度。