因此，研究开发的高性能的车牌智能识别系统，具有很好的市场前景，有很大的应用空间和潜力，对我国的交通体系的规划和发展起到积极的推动作用。本研究着眼于智能车辆智能车辆出入管理系统研究。其目的是开发并完成一个集独立完成视频采集、车辆检测、车牌识别、语音报号、识别结果智能分析、自动报警、远程值班、远程监控为一体的嵌入式智能车辆出入管理系统。整个过程不需要人工处理，最重要的是不需要车主取磁条或刷卡等操作，这样既不耽误车主的时间，也提高车辆出入管理的效率。

　　目前车牌自动识别在停车场系统中应用越来越广泛，车牌自动识别是利用采集车辆的动态视频或静态图像进行车牌号码、车牌颜色的自动模式识别技术。一个完整的车牌识别系统应包括车辆检测、图像采集、车牌识别等几部分。车牌自动识别系统技术的核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。

　　当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元，采集当前的视频图像。车牌识别单元对图像进行处理，定位出车牌位置，再将车牌中的字符分割出来进行识别，最后组成车牌号码输出。目前采用的车牌识别在停车场管理系统中的应用模式主要有三种：视频识别模式、地感线圈识别模式、视频+地感识别模式。

 

　　视频触发优势是不用安装地感线圈，工程量小。当车辆进入进入视频识别区域时，相机自动通过车辆的动态图像识别车牌信息，同时提供模拟触发识别。缺点是针对无牌车无法输出图像，容易漏车。若未识别出车牌结果，可手动点击模拟触发进行识别。

　　二、地感线圈识别模式

　　地感线圈触发，一般情况下，在停车场道闸前10米左右的位置，会设有减速带，车辆通过减速带减速，为识别车牌留出时间，车辆进入识别区域，触发地感线圈，自动指挥相机进行抓拍，通过自字符检测，识别出车牌，道闸放行。地感线圈触发车牌识别优势在于触发率高、不易漏车，而且性能实用稳定，针对无牌车能够输出图像记录。缺点是需要施工安装地感，工程量大。

　　三、视频+地感识别模式