随着社会的发展，城市中的汽车越来越多。车辆集中存放管理的场所被人类提出车辆进出的秩序、车辆存放的性、车辆存放管理的有偿性等要求。于是，智能停车场系统产品应运而生，在现代停车场管理中发挥着越来越重要的作用。停车场系统集感应式智能卡技术、计算机网络、视频监控、图像识别与处理及自动控制技术于一体，对停车场内的车辆进行自动化管理，包括车辆身份判断、出入控制、车牌自动识别、车位检索、车位引导、会车提醒、图像显示、车型校对、时间计算、费用收取及核查、语音对讲、自动取（收）卡等系列科学、有效的操作。这些功能可根据用户需要和现场实际灵活删减或增加，形成不同规模与级别的豪华型、标准型、节约型停车场管理系统和车辆管制系统。
实际应用中，车牌识别系统的识别率还与牌照质量和拍摄质量密切相关。牌照质量会受到各种因素的影响，如生锈、污损、油漆剥落、字体褪色、牌照被遮挡、牌照倾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等等；实际拍摄过程也会受到环境亮度、拍摄方式、车辆速度等等因素的影响。这些影响因素不同程度上降低了车牌识别的识别率，也正是车牌识别系统的困难和挑战所在。为了提高识别率，除了不断地完善识别算法还应该想办法克服各种光照条件，使采集到的图像利于识别。
牌照字符识别方法主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。基于模板匹配算法首先将分割后的字符二值化并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小，然后与所有的模板进行匹配，选择匹配作为结果。基于人工神经网络的算法有两种：一种是先对字符进行特征提取，然后用所获得特征来训练神经网络分配器；另一种方法是直接把图像输入网络，由网络自动实现特征提取直至识别出结果。
管理人员使用鼠标点击表示车辆的圆点，即可查看该车辆的详细出车情况。出车情况以列表的形式标示出来，点击车辆图标即可对该次出车单进行各种操作，给管理者提供为直观便捷的车辆管理方式，大大的提高管理车辆的效率。自动计算的报表统计模块，减少计算误差，大大地节省了工作时间。系统自动提示保养时间，为车辆的管理实现良好的风险预警信号。