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，例如无牌车的辨认、恶劣环境下的辨认率显著降落等。要处理这些行业难题，不只需求更高智能的AI技术，经过大量数据进一步提升车牌识别率和环境顺应才能，也需求综合处理计划，包括多路监控、云端辨认效劳等手腕，真正完成停车场的无人值守。

车牌识别技术在停车应用中至关重要，近几年局部具有自主车牌识别算法的公司取得了先机，站在了行业前列。停车行业中，低本钱、高辨认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只是车牌识别，更是整个停车处理计划，产品相对单一、综合竞争力不强者或将被淘汰出局。

车牌识别简单概括就是基于图像分割和图像辨认的技术，对含有车辆号牌的图像停止剖析处置，从而肯定牌照在图像中的位置，并进一步提取和辨认出文本字符。车牌识别过程包括图像采集、预处置、车牌定位、字符分割、字符辨认、结果输出等一系列算法运算。

车牌识别应用在聪慧停车范畴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局部。

出入口车牌识别

早期，视频辨认引入到停车场出入口范畴主要还是靠后端辨认，经过前端模仿相机的视频流实时输入后端剖析效劳器，后端效劳器同时接入多路前端相机的视频流，经过效劳器本身算法剖析最终输出车牌文本信息到平台。

随着智能化水平的前移，网络相机逐步替代了模仿相机，随之而来的车牌识别也集成到前端相机内，车辆进入IPC的辨认区域内则触发相机停止抓拍业务和辨认业务，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本钱和系统造价，同时还进步了车牌识别速度。