出来之前，停车场都是完全依靠人工来操控管理和收取停车费。如今车牌识别已经遍布各个大街小巷，使得停车技术逐步智能化。车牌识别的运作取代了传统人工繁琐的操作的流程，大幅度降低了人员成本。车牌识别可以自动采集并识别车辆的车牌信息，然后道闸自动开闸放行。车牌识别的快速普及很好地解决了日益增加的汽车数量和逐渐提高的停车需求，而这不能离开车牌识别技术的蓬勃发展。

　　从采集到识别，车牌识别有以下七大技术：一、光学字符识别技术光学字符识别技术是车牌识别中常用的一种技术，其基础原理是将图像中的文字信息转换成计算机可识别的数字信息。这种方法在车牌识别中具有广泛应用，通过识别车牌上的字符、数字和字母来实现车牌的识别，非常适合于光照不均、背景复杂、车牌污损等情况下。二、边缘检测技术边缘检测技术是一种基于图像处理的方法，其基础原理是通过检验测试图像中的边缘信息来识别车牌。这种方法通过检验测试车牌上的颜色、纹理等特征，将其从背景中分离出来。边缘检测技术适用于车牌清晰、背景简单的场景，具有较高的识别准确率。三、深度学习技术深度学习技术是近年来兴起的一种人工智能技术，其基础原理是通过训练神经网络模型来识别车牌。这种方法通过学习大量的车牌数据，建立模型，实现对未知车辆的车牌识别。深度学习技术在车牌识别中的优点是其高精度和低误识率，是当前主流的车牌识别技术之一。四、基于特征匹配技术基于特征匹配技术是通过提取车牌的特征，如字符大小、排列顺序等，将其与数据库中的标准车牌进行比对，以此来实现车牌识别。这种技术具有一定的普适性，适用于不一样的品牌、不同车型的车牌识别。

　　五、纹理特征提取技术纹理特征提取技术是车牌识别中常用的一种方法，其基础原理是通过一系列分析图像中的纹理信息来识别车牌。这种方法提取的车牌纹理特征与数据库中的标准车牌特征进行比对，可以轻松又有效地提高识别的准确率。六、多模态融合技术多模态融合技术是近年来兴起的一种智能交通技术，其基础原理是将多种传感器采集的信息进行融合，来提升识别的准确性和可靠性。在车牌识别中，多模态融合技术通过将图像信息与其他传感器采集的信息（如雷达、激光雷达等）进行融合，提高识别的准确性和鲁棒性。这种技术的广泛应用将为智能交通领域带来更多的可能性。七、硬件设备与通信技术除了上述软件技术外，车牌识别还涉及到硬件设备与通信技术。硬件设备包括摄像头、图像处理芯片等，通信技术用于将数据传输到后端服务器。高质量的硬件设备和可靠的通信技术是实现车牌识别系统稳定运行的关键。

　　以上就是有关于车牌识别的七大关键技术，在智慧停车和智能交通领域发挥着及其重要的作用。简单来讲，车牌识别通过图像处理技术、模式识别技术和计算机视觉技术等多种技术，对车辆车牌做定位、字符分割和字符识别，得到车牌号码。车牌识别的到来，提高了交通管理效率、提升了停车服务水平、保障了交通安全、提高了物流配送效率。随技术的慢慢的提升和应用场景的不断拓展，未来车牌识别将会更加智能化、高效化，为停车管理、交通安全、交通管理、智能交通等领域提供更可靠的技术上的支持。