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從技術角度而言，目前車牌識別技術發展已相當成熟，并已廣泛應用于停車場出入口、高速公路卡口、車位引導等車牌識別產品中，而車牌識別在智慧城市中的深度應用也非常廣闊，如室內室外的視頻車位引導、路邊停車中的視頻樁或者槍球聯動設備、路邊停車收費的手持PDA等。未來車牌識別技術會越來越普及，并對識別率和識別速度要求越來越高，同時也會衍生出一些其它相關需求，如車輛特征結構化、車牌防偽等，AI技術在這方面的作用也越來越大，甚至會全面覆蓋。
車牌識別技術帶來的便利性，已然使具有此技術的設備成為停車場出入口的標配產品，但同時也面臨一些瓶頸，例如無牌車的識別、惡劣環境下的識別率顯著下降等。要解決這些行業難題，不僅需要更高智能的AI技術，通過大量數據進一步提升車牌識別率和環境適應能力，也需要綜合解決方案，包括多路監控、云端識別服務等手段，真正實現停車場的無人值守。
車牌識別技術在停車應用中至關重要，近幾年部分具有自主車牌識別算法的公司獲得了先機，站在了行業前列。停車行業中，低成本、高識別率成為車牌識別前端產品追求的方向，不過，當前停車業務考量的不僅是車牌識別，更是整個停車解決方案，產品相對單一、綜合競爭力不強者或將被淘汰出局。
車牌識別技術簡單概括就是基于圖像分割和圖像識別的技術，對含有車輛號牌的圖像進行分析處理，從而確定牌照在圖像中的位置，并進一步提取和識別出文本字符。車牌識別過程包括圖像采集、預處理、車牌定位、字符分割、字符識別、結果輸出等一系列算法運算。
車牌識別應用在智慧停車領域主要包含出入口車牌識別、場內視頻引導、道路停車三大板塊，這三大板塊也是城市停車整體架構中必不可少的部分。
出入口車牌識別
早期，視頻識別引入到停車場出入口領域主要還是靠后端識別，通過前端模擬相機的視頻流實時輸入后端分析服務器，后端服務器同時接入多路前端相機的視頻流，通過服務器自身算法分析最終輸出車牌文本信息到平臺。
