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最初的人工车辆管理到现在的互联网+智慧车牌识别系统，这不仅符合车辆越来越多的现状，也解决了停车难、车辆管理难的问题。
互联网+智慧车牌识别系统的过程是系统前端采用嵌入式高清车牌识别机，可实现百万分辨率视频和图片码流输出，内置高性能网络芯片，支持内置智能算法。可实现视频检测、车牌自动识别等功能。
车牌识别一体机系统采用独特的纹理+模型的互联网算法，具有定位准确、识别速度快、识别精度高、误识率低等特点。它不仅可以捕获车牌车辆，还可以正常捕获无牌车辆（在地面触发模式下）。将基于后端服务器或前端工业控制机的车牌识别算法移植到传统模式的前端相机中，具有集成度高、稳定性高、适应性高的特点。与传统的工业控制机模式相比，更能适应实际道路的复杂环境，满足智能交通系统全天候工作的要求。采用动态视频识别技术来识别视频流的每一帧图像，从而增加识别比对次数，大大提高识别效率和准确性。
互联网+智慧车牌识别系统主要基于网络图像分割和图像识别理论，对含有车辆牌照的图像进行分析处理，确定牌照在图像中的位置，进一步提取和识别文本字符。
识别的具体步骤分为车牌定位、车牌提取、字符识别，从而上传互联网进行分析，在自然环境中，相机首先搜索收集到的视频图像，找到几个符合汽车牌照特征的区域作为候选区域，然后进一步分析和判断这些候选区域，最后选择最佳区域作为许可区域，并从图像中分割出来，牌照区定位完成后，将牌照区划分为单个字符，然后进行识别。车牌识别算法采用基于模板匹配算法的方法。首先，将分割后的字符二值化，并将其尺寸缩小到字符数据库中模板的尺寸，然后与所有模板匹配，最后选择最佳匹配作为结果，通过这种多次比较，大大提高了车牌识别的准确性。
互联网+智慧车牌识别系统作为城市静态交通的重要组成部分，在当今日益智能化的停车场中发挥着关键作用。随着计算机技术的不断进步和软件智能应用算法的发展，车牌识别技术将更加成熟，逐步取代IC刷卡，给停车场出入口管理的智能化带来重大变化。车牌识别技术对维护交通安全和城市治安、防止交通堵塞、实现交通自动化管理具有现实意义，是实现智能停车的最大动力。
