車牌識別是由圖像識別處理技術發(fā)展而來，可以在識別到車牌圖像上的號碼，再發(fā)送到后臺系統處理核對車輛的身份，核對無誤后，將允許車輛出入停車場，小區(qū)等場所，具有安全快速的特點。

車聯網是一個巨大的互動信息網絡，由車輛位置，速度和路線等數據組成。通過GPS，傳感器，圖像處理等設備，車輛可以完成自身環(huán)境和狀態(tài)信息的收集; 通過互聯網技術，所有車輛都可以將各種信息傳輸到中央處理器; 通過計算機技術，可以對大量車輛上的這些信息進行分析和處理，以計算不同車輛的佳路線，及時報告路況。

車牌識別結合車聯網，可以利用雙方的優(yōu)點實現停車無人管理化。從車位預約、路線規(guī)劃、車位信息、計時計費全程無需人工干預，節(jié)省大量的人力成本，還能提升停車場的形象，給車主帶來更好的體驗。

車牌識別系統采取無接觸式智能卡技巧，首要經過在車輛上裝配具備必需頻率的電磁波發(fā)射裝置，并在所需求的查驗位置裝配勘測裝置殺青對車輛的自動辨認，另一哪類步驟為經過攝像頭搜羅車輛圖片，并應用圖片辦理、圖片解析和造型辨認技巧自動辨認車輛執(zhí)照號碼。

前一哪類步驟穩(wěn)定性較強，但需求事前在待測車輛上裝配所需設置，這在不少境況下是難以殺青的。而基于圖片辦理的步驟具備投資少、順應性強、裝配庇護便利等特性，而且不妨把車牌辨認同車型、車色、車速的辨認結合起來，構成功能完善的車輛消息管理體系。因而，交通管理部門、公路管理部門均將基于圖片辦理的車牌辨認體系當作首。

車輛軌道在車牌識別系統用一個多維點序列表示為Strajectory={p1,…,pi,…,pn}，其間pi代表第i條ANPR記載，n是該車輛ANPR記載的總數，按照時刻先后順序排列。第i條ANPR記載表示為pi=(ti，gi，li)，其間ti是抓拍時刻，gi是抓拍卡口編號，li是抓拍后識別出的車牌號碼。

將軌道作為一個全體很難提取車輛的行為特征，咱們將整個軌道trajectory分割成多個子軌道{S1,…,Si,…,Sm}，每個子軌道代表一個短期行程trip，切分完之后一共m個行程。軌道區(qū)分獨立行程的標準是時刻距離，假如2個接連的ANPR記載的時刻距離超過一個閾值Tt，則將這2個記載區(qū)分到2個子軌道中。第i個行程用一個多維點序列表示為Si=，其間pa是行程的起點記載，pa k是行程的終點記載,數量k就是行程中記載的數量。如圖1所示，該車輛的軌道被區(qū)分為6個行程。

車牌識別系統在檢測到車輛的運動后會抓拍大量的圖片，而根據實際經歷，在交通擁擠條件下一個車輛有或許被抓拍2次或屢次，因而需求將行程Si中的相同卡口的接連記載丟掉掉。例如圖1中，第6個行程S6序列內有2個卡口B的接連記載，只有1個記載被保存，其他記載被丟掉。需求注意的是相同的卡口能夠不接連地呈現屢次，例如公交車之類的車輛行進在往返線路中，行程中會屢次呈現相同的卡口。