随着人工智能和大数据技术的不断发展，车牌识别系统将进一步完善与创新，比如与深度学习和神经网络等技术结合，能进一步提高识别的准确性和鲁棒性。
车牌识别系统还可以与其他智能设备和系统相结合，比如与智能导航系统结合可以为驾驶员提供实时的路况信息和导航引导、与智能停车系统结合可以实现车位预约和导引等功能，拓宽更大的应用范畴。
车牌识别图像采集:
通过模拟摄像机或高清摄像机对过往车辆进行实时、不间断记录、采集。
车牌定位:
车牌定位的准确与否直接决定后面的字符分割和识别效果，是影响整个车牌识别率的重要因素。
车牌定位算法的好坏，由车牌检出率来评估，市面上的车牌识别系统，检出率能达到99%以上。
其核心是利用车牌区域的纹理特性，进行车牌定位，常用的车牌检测算法包括:利用梯度信息投影统计;利用小波变换作分割;车牌区域扫描连线算法;利用区域特性训练分类器的方法等。这些算法各有利弊，如何从复杂场景中提取出稳定可靠的车牌区域是一个难点。
车牌识别字符分割:
在图像中定位出车牌区域后，通过灰度化、灰度拉伸、二值化、边缘化等处理，进一步定位字符区域，然后根据字符尺寸特征提出动态模板法进行字符分割，并将字符大小进行归一化处理。
字符识别:
对分割后的字符进行缩放、特征提取，获得特定字符的表达形式，然后通过分类器就可以对字符进行识别，常用的分类算法有神经网络，SVM等。
结果输出:
将车牌识别的结果以文本格式输出。
物联网技术下的智慧车牌识别系统不仅可以识别车辆信息，控制车辆进出，还可以管理进出车辆，通过建立智能监控卡口，提前收集车主车牌信息，在出入口系统中使用的车辆识别联动门进行释放，实现了人、车、卡口之间的交互，改变了以往单一的停车识别方法。
物联网+智慧车牌识别系统技术,利用窄带通信功耗低、覆盖面广、密度高的优点，停车设备可以直接连接到网络、地磁、地锁、充电桩、闸门，不断将信息传输到网络平台。
