目前，国内停车系统的发展非常迅速，不仅由于科学技术的发展，而且随着车辆用户的增加和城市停车难度的增加，采用停车场系统的停车场受到了人们的普遍喜爱，特别是一线城市的人们。

为了告别停车问题，国内许多公司都在发展停车，普遍采用智能车牌识别系统，用户只需开车一分钟。

广州车牌识别系统是现代智能交通系统的重要组成部分，其应用十分广泛。基于计算机视觉处理、数字图像处理、模式识别等技术，对摄像机拍摄的车辆图像或视频图像进行处理和分析，得到各车辆的车牌数量，完成识别过程。

在智能道路监控中，车牌识别技术的应用非常广泛，随着智能交通领域的发展，对车牌识别系统的需求越来越高。

车牌识别多项技术在智能交通中的运用

道路识别是智能车辆导航中一个具有挑战性的课题，是车辆导航的基础。由于道路条件的复杂性，研究者对道路模型提出了许多假设，包括道路曲线形状假设、道路宽度与边界平行假设、路面平整度假设、路面特征一致性假设等。

主要采用基于边缘的道路识别方法、基于边缘的道路识别方法、基于模板的道路识别方法和基于图像滤波的道路识别方法。上述方法在实际应用中取得了良好的效果，促进了图像识别技术在智能交通监控系统中的实际应用。

智能交通最大的作用就是辨识与分析，图像识别技术是人类利用计算机对现实图像进行分析和理解的技术，研究这项技术，对于促进社会进步和人类自身发展有着重大意义。

多年来，人们在图像识别领域取得了显著的成就，并将这项技术成功的应用在人们的日常生活当中。在ITS中的应用领域非常广阔，包括道路识别、障碍物检测、车辆检测、车牌识别系统和车型识别等领域。

智能交通的最大功能是识别和分析。图像识别技术是人类利用计算机分析和理解真实图像的一种技术。研究这一技术对于促进社会进步和人类发展具有重要意义。

车辆检测是自动交通监控系统的基本技术之一，只能从背景中准确地对车辆进行分段，从而可以进行车辆的识别和跟踪，以进行各种交通流参数的测量和分析。

因此，车辆检测是车辆计数、车速、车辆流量、车辆密度等各种交通流参数的测量的基础。目前，基于背景差分法，基于帧差分法，基于边缘检测方法的方法是基于道路颜色模型的方法。上述四种方法在实际车辆检测中得到了广泛的应用。

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