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在现实生活中，传统的停车场管理主要是向进入停车场的车辆发放卡片或安排管理人员登记车辆信息，以记录车辆进出的时间作为计费的主要依据。 无论是固定车辆还是临时车辆，必须在出口或人工缴费后方可离开停车场。这种类型的管理常常导致交通阻塞，浪费车主的宝贵时间。 为了解决上述问题，使用车牌识别技术来取代传统的手动卡片管理，对实现车辆自动化管理具有重要作用
车牌识别系统对实现车辆自动化管理有着重要的作用
车牌识别是现代智能城市交通的重要组成部分之一，应用广泛。 基于数字图像处理，模式识别，计算机视觉等技术，分析摄像头拍摄车辆的图像或视频序列，获取每辆车的车牌号码，从而完成识别过程。
系统结构
车牌识别系统的基本硬件配置由摄像头，主控制器，采集卡和照明设备组成。软件层面由具有车牌识别功能的图像分析和处理软件以及满足特定应用需求的后台管理软件组成。
现代化的停车场收费系统涉及到各方面的管理，其中车辆的管理是一个重要的方面，尤其在一些特殊场合的使用，要求对各种车辆实时地进行严格的管理，对其出入时间进行严格的监视，并对各种车辆进行登记管理，然而对于一些大的停车场来说，各种出入车辆较多，通过人工进行判断处理，既费时，又不利于管理和查询，使得工作效率低下。
传统停车场的管理大多采用取卡/票式，车主必须在进出场时停车取卡、后才能通行，而对于雨雪天气的情况下，取卡、容易淋湿衣服，对于上下坡停车的停车场来说，更容易造成溜车、碰撞等事故。如今，停车场智能化改造处于黄金时期，而作为智能停车场的核心技术，车牌自动识别系统的价值变得越来越高，将智能与高清融合，车牌识别技术帮助我们解决了生活中诸多问题。
车牌识别系统是未来停车场发展的一个趋势，其主要原因不仅在于它能够快速识别进出场车辆，解决停车难问题，更重要的一点，它能够储存进出场车辆的信息，保证人们停车的安全性。
在自然环境中，汽车图像背景复杂，光照不均匀。如何准确地确定自然背景中的车牌区域是整个识别过程的关键。首先对采集的视频图像进行大范围搜索，找到一些符合车牌特征的区域作为候选区域。然后，对这些候选区域进行进一步的分析和判断。在选择合适区域作为车牌区域，并从图像中分离出来。
车牌识别系统主要包括模板匹配算法和人工神经网络算法。基于模板匹配算法，首先对分割后的字符进行二值化，并缩放到字符数据库中模板的大小。然后，将它们与所有模板进行匹配，并选择匹配作为结果。基于人工神经网络的算法有两种：一种是先提取字符的特征，然后用获得的特征训练神经网络分配器;另一种方法是直接将图像输入网络，网络会自动提取特征，直到识别出结果。
车牌区域定位完成后，将车牌区域分割成单个字符，然后进行识别。字符分割一般采用垂直投影法。由于字符的垂直投影，不可避免地要在字符之间或字符内部的间隙处接近局部小值，这个位置要满足车牌的字符书写格式、字符、大小限制等一些条件。垂直投影法对复杂环境下的汽车图像中的字符分割有很好的效果。
车牌识别系统云台摄像机通过抑光遮挡、电子快门调节、宽动态功能等方式抓拍车牌。
强光遮挡：在低照度彩色相机的基础上，通过软件的功能遮挡图像较亮的部分。
车牌识别系统作为智能交通领域中确定车辆身份的重要手段，车牌识别技术在实现交通的智能化管理中发挥了巨大的作用，并渗透到各项工作中。
未来，随着我国城市化的发展，交通压力将更加严峻，因此智能交通管理将是未来交通发展的大方向。作为智能交通管理系统的重要，车牌识别系统将得到进一步的支持和发展。预测，未来车牌识别技术将得到广泛应用，届时车牌识别系统行业也将面临大洗牌。只有拥有自主技术、产品质量达标的公司才能过关，这是车牌识别技术走向快速发展阶段的必由之路。
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