隨著經(jīng)濟的發(fā)展，中小城市機動車增長迅速，非機動車在原有的基數(shù)上穩(wěn)步上升，新型的車種不斷增加，城市停車位缺口大，配建停車位嚴重不足，造成停車位的短缺。另外停車場規(guī)劃不合理，大多停車場泊車位沒按照規(guī)劃設(shè)置，地方大的場地泊車位多，有閑置現(xiàn)象，泊車位沒有得到充分利用。而場地小的地方因停車位少而泊車緊張。
車牌識別系統(tǒng)是指能夠檢測到受路面的車輛并自動提取車輛牌照信息（含漢字字符、英文字母、阿拉伯數(shù)字及號牌顏色）進行處理的技術(shù)。識別是現(xiàn)代智能交通系統(tǒng)中的重要組成部分之一，應(yīng)用十分廣泛。它以數(shù)字圖像處理、模式識別、計算機視覺等技術(shù)為基礎(chǔ)，對攝像機所拍攝的車輛圖像或者視頻序列進行分析，得到每一輛汽車的號碼，從而完成識別過程。通過一些后續(xù)處理手段可以實現(xiàn)停車場收費管理，交通流量控制指標測量，車輛定位，汽車防盜，高速公路超速自動化、闖紅燈電子、公路收費站等等功能。對于維護交通安全和城市，防止交通堵塞，實現(xiàn)交通自動化管理有著現(xiàn)實的意義。

那么如何實現(xiàn)車牌識別的呢，下面簡單說說：
對現(xiàn)存的車牌識別算法進行了研究，在諸多算法中尋找到一種適合在Android、iOS平臺上運行的算法。先通過智能手機的攝像頭獲得車牌的彩色圖像，然后將采集到的圖像進處理，包括通過YUV模型進行灰度化，分段線性變換進行灰度拉升，二值化，Roberts算子進行邊緣檢測，數(shù)學形態(tài)學處理等，然后通過Hough變換進行車牌矯正，其次用雙投影和灰度跳變的方法實現(xiàn)車牌的定位、分割，后通過模板匹配實現(xiàn)車牌識別。

移動端車牌識別實現(xiàn)的過程簡單為以下幾個部分：

圖像采集：通過智能手機攝像頭拍攝車牌圖像。

預(yù)處理：灰度化、二值化、邊緣增強、噪聲過濾、自動白平衡、自動曝光以及伽馬校正、對比度調(diào)整等。

車牌定位：在經(jīng)過圖像預(yù)處理之后的灰度圖像上進行行列掃描，確定車牌區(qū)域，車牌切斜校正。

字符分割：在圖像中定位出車牌區(qū)域后，通過灰度化、二值化等處理，定位字符區(qū)域，然后根據(jù)字符尺寸特征進行字符分割。

字符識別：對分割后的字符進行縮放、特征提取，與字符數(shù)據(jù)庫模板中的標準字符表達形式進行匹配判別。

結(jié)果輸出：將車牌識別的結(jié)果以文本格式輸出。