人工智能時代的來臨大大提高了基于視頻圖像分析環節的相關工作效率，智能圖像分析系統、智能數據分析決策系統的出現，正在逐步實現對部分人類工作內容的替代。當前基于深度學習網絡技術的應用，使視頻圖像分析下的車型識別技術較以前有了質的飛躍。

圖像分析車型識別技術如今常用的卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN）是一種前饋神經網絡，它的人工神經元可以響應一部分覆蓋范圍內的周圍單元，對于大型圖像處理有出色表現。基于CNN的視頻結構化算法是一種視頻內容信息提取的技術，通過時空分割、特征提取、目標識別等技術手段，實現對視頻圖像內容的文本結構化解析。從數據處理的流程看，視頻結構化技術能夠將監控視頻轉化為人和機器可理解的語義化信息。

通過這種將視頻圖像進行結構化分析的手段，可以準確地對場景中的人、車、物進行檢出識別，實現將其與環境背景分離。這樣，通過對攝像機拍攝畫面的結構化分析，就能得到前方場景中的目標數量、對應的目標位置信息及其它可用數據。

通過人工智能分析，可將場景中的車輛進行檢出并對其進行特征提取，在白天光照正常、夜間補光正常的情況下，我們的車輛識別模塊能夠對車輛的類型、品牌型號年款、車牌信息、車身顏色、車窗標識物、違法駕駛行為等進行準確識別，我們對車輛各項特征的識別準確率高達95%以上。其中車輛類型識別項可識別21類車型，比國標要求的9大類車輛類型更加細致；車輛品牌型號識別中，車頭可識別超過5500種型號、車尾可識別超過3500種；更能對特種車，諸如渣土車、危化品運輸車輛、掛車、吊車等進行有效識別。同時支持對車輛的任意角度識別，支持車輛目標重認證及軌跡跟蹤等。

車牌識別停車管理系統主要優點：

1、小成本-無需增加傳統刷卡系統的耗材成本，最少人力資源成本

2、車牌自動識別：自動識別進出車輛，打造智能車輛管理系統

3、自動控制-系統無需人工干預，智能化管理控制，減少人為漏洞

4、管理靈活-車輛進出數據記錄詳盡，靈活統計各種數據報表

5、視頻共享-車牌識別高清相機的視頻源與監控中心共用，節省額外投入

車牌識別停車管理系統功能

1、不停車快速入場

入口無需發卡發票，出口無需驗卡，驗票。并且可做到入口無人管理，無障礙通行。既可節省卡或票的成本支出，也可相應節省人員開支。

2、車牌自動識別

車牌識別系統將出入庫車輛的車牌號碼作為車輛管理的憑證，自動采集出入庫車輛的前部特征圖像，自動識別車牌號碼并記錄車輛的前部全景圖像，作為停車管理、安全認證的原始數據，并以車牌號碼作為數據標識進行信息數據管理。

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