从技术角度而言，目前车牌识别技术发展已相当成熟，并已广泛应用于停车场出入口、高速公路卡口、车位引导等车牌识别产品中，而车牌识别在智慧城市中的深度应用也非常广阔，如室内室外的视频车位引导、路边停车中的视频桩或者枪球联动设备、路边停车收费的手持PDA等。未来车牌识别技术会越来越普及，并对识别率和识别速度要求越来越高，同时也会衍生出一些其它相关需求，如车辆特征结构化、车牌防伪等，AI技术在这方面的作用也越来越大，甚至会全面覆盖。

车牌识别技术带来的便利性，已然使具有此技术的设备成为停车场出入口的标配产品，但同时也面临一些瓶颈，例如无牌车的识别、恶劣环境下的识别率显著下降等。要解决这些行业难题，不仅需要更高智能的AI技术，通过大量数据进一步提升车牌识别率和环境适应能力，也需要综合解决方案，包括多路监控、云端识别服务等手段，真正实现停车场的无人值守。

车牌识别技术在停车应用中至关重要，近几年部分具有自主车牌识别算法的公司获得了先机，站在了行业前列。停车行业中，低成本、高识别率成为车牌识别前端产品追求的方向，不过，当前停车业务考量的不仅是车牌识别，更是整个停车解决方案，产品相对单一、综合竞争力不强者或将被淘汰出局。

车牌识别技术简单概括就是基于图像分割和图像识别的技术，对含有车辆号牌的图像进行分析处理，从而确定牌照在图像中的位置，并进一步提取和识别出文本字符。车牌识别过程包括图像采集、预处理、车牌定位、字符分割、字符识别、结果输出等一系列算法运算。
 
　　车牌识别应用在智慧停车领域主要包含出入口车牌识别、场内视频引导、道路停车三大板块，这三大板块也是城市停车整体架构中必不可少的部分。
　　出入口车牌识别
 
　　早期，视频识别引入到停车场出入口领域主要还是靠后端识别，通过前端模拟相机的视频流实时输入后端分析服务器，后端服务器同时接入多路前端相机的视频流，通过服务器自身算法分析最终输出车牌文本信息到平台。