智能车牌识别系统的出现不仅解决了传统停车系统解决不了的问题，还增加了传统停车系统没有的功能，做到了传统停车系统无法做到的。
智能车牌识别系统一般是由云停车出入摄像机、智能道闸、智慧网关、停车管理服务器、云平台软件等部分组成。系统能根据各种场所的建筑物的管理要求，对车库(场)的车辆通行口实施自动识别出入控制、监视、停车引导、停车计费、及设备自动化管理等综合服务，成为停车场防盗系统的有机组成部分。它实现了车辆快速自动识别进场，快速停车，快速找车，快速缴费等一系列完整的，全自动化的功能。
车牌识别技术是融合图像识别、云计算等多种技术，在停车场中用于对车辆身份的识别。
自动识别停车场系统选购注意事项：
1、车牌识别系统的稳定性能:
随着车牌识别系统产品算法与业者的技术提升，畅荧智能小编认为，整合早就不是重要的话题，现阶段需要注意的反而是“稳定度”。稳定度的定义是：在一个既定的车速范围内，不会让达到的准确度，因外在环境影响而产生过大的误差。
2、软硬件架构:
车牌识别系统除了以上两点外，辨识既然是“系统”，当中软硬件架构的好坏，当然会影响“呈现的结果”。至于什么样的软件跟硬件，适合什么样的环境，这就因环境而异，因为不同的应用环境，对于辨识率的要求未必相同，而这就靠经验累积。
3、系统实测识别率:
几乎每家都宣称拥有高辨识率，但为了避免事后因为双方对产品认知有差异，而将运作不良的责任互相推托，用户在采购辨识系统时，不妨要求实地测试，而且测试时间超过两个礼拜，比较能判断辨识结果是否“言过其实”。因为系统现场是一个多变的环境，两个礼拜应该可以对于场域可能影响辨识率的情形，大约掌握了八成，如果只是测、甚至几个小时，是无法了解的。
车牌识别各个环节简介：
车辆检测
车辆检测可以采用埋地线圈检测、红外检测、检测技术、视频检测等多种方式。其中采用视频检测可以避免破坏路面、不必附加外部检测设备、不需矫正触发位置、节省开支，而且更适合移动式、便携式应用的要求。
图像采集
可以通过高清摄像抓拍主机对卡口过车或车辆行为进行实时、不间断记录、采集。
车牌识别
车牌识别具体又分为三个步骤：定位、提取、字符识别
其流程就是在图像中准确的定位出的位置，并将部分的图像分割出来，再对分割后的字符进行缩放、特征提取，获得特定字符的表达形式，然后通过分类判别函数和分类规则，与字符数据库模板中的标准字符表达形式进行匹配判别，就可以识别出输入的字符图像。
