智能交通系统（ITS）是当今世界交通管理体系发展的必然趋势，而作为智能交通系统中的重要组成部分之一的车牌自动识别技术，目前已被广泛应用于城市道路监控、高速公路收费与监控、小区与停车场出入口管理、治安卡口等场合，成为研究的热点。

车牌识别技术是利用计算机等辅助设备进行的自动汽车牌照自动识别就是在装备了数字摄像设备和计算机信息管理系统等软硬件平台的基础之上，通过对车辆图像的采集，采用***的图像处理、模式识别和人工智能技术，在图像中找到车牌的位置，提取出组成车牌号码的全部字符图像，再识别出车牌中的文字、字母和数字，然后给出车牌的真实号码。

车牌定位是车牌识别系统的基础，其定位的准确与否直接影响到车牌的字符分割和识别效果，是影响整个车牌识别系统识别率的主要因素。车牌定位，即运用数字图像处理、模式识别、人工智能等技术对采集到的汽车图像进行处理，从而准确地获得图像中的车牌区域，其输入是原始的汽车图像，输出是车牌图像。在现实车牌识别系统中，由于光照不均匀、背景的复杂性等原因，造成准确定位出车牌的难度较大。目前，根据车牌的特征，常见的车牌定位方法有基于车牌颜色特征信息的定位法、基于车牌区域频谱特征的定位法、基于分类器的车牌定位法、基于车牌边缘特征的车牌定位法等，这些方法各有所长。值得注意的是，车牌定位算法的分类并不是单一的，区别算法类别的标准并不十分明确。车牌定位

如今的智能车牌识别停车场系统，采用车牌识别系统的工作状态是当车辆驶入小区入口车道，门口道闸自动起杆，等车进去后，道闸杆自动下落。在这车辆通行过程当中，车辆无需停车、车上也无需安装任何识别卡类，小区门口也无需任何值班人员，进出就是如此的智能化和便捷。

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    车牌识别系统  

如今，不少企业还圈定在“互联网%2B停车”的概念上，停留在信息收集和共享的阶段，尚不能对停车信息和数据进行有效分析，并提出恰当的城市级停车解决方案。

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