為了解決居民停車難問題，與出入口系統相關的兩點重要舉措：一是加快停車場建設，特別是要推動單位、小區、個人利用自有空間建設停車場，并且可以開放企事業單位的停車位資源給社會車輛使用；二是加快倍 加 信 車 牌 識 別、停車誘導等高新技術在停車領域的應用，推動停車和互聯網融合發展。
現如今，我們可以利用OCR識別技術，在停車領域拓展對車牌信息處理的圖像算法，即倍 加 信 車 牌 識 別。說到OCR技術，要從印刷體識別開始，印刷體識別的成功為后來手寫體的發展奠定了堅實的基礎。印刷體識別的主要流程大致分為以下幾個部分：圖像預處理、版面處理、圖像切分、特征提取和模型訓練、識別后處理。而OCR技術恰恰像是這些圖像技術的結合體。
倍 加 信 車 牌 識 別技術
OCR技術商業化較早，普及率高，比較成功的案例，從停車場到小區門禁，再到機關單位和工廠管理，倍 加 信 車 牌 識 別技術已走進生活的各個角落。
原理：
倍 加 信 車 牌 識 別要經過圖像預處理，將攝像機抓拍的車牌圖像進行灰度化、二值化，傾斜檢測與校正，行、字切分，平滑，規范化等等的處理；然后經過版面分析、版面理解、版面重構的版面處理，版面分析將文本圖像分割為不同部分，并標定各部分屬性，如：文本、圖像、表格。目前在版面分析方面的工作核心思想都是基于連通域分析法，后衍生出的基于神經網絡的版面分析法等也都是以連通域為基礎進行的。
連通域是指將圖像經過二值化后轉為的二值矩陣中任選一個像素點，若包圍其的所有像素點中存在相同像素值的像素點則視為兩點連通，以此類推，這樣的像素點構成的一個集合在圖像中所在的區域即一個連通域。根據連通域大小或像素點分布等特征可以將連通域的屬性標記出來，用作進一步處理的依據。
還要經過圖像切分大致可以分為兩個主要類別，行(列)切分和字切分。經過切分處理后，才能方便對單個文字進行識別處理。
識別后處理、識別校正是在識別結果基礎上根據語種的語言模型進行，當然在單文種識別中相對容易一些，而在多語種則較為復雜。
特征提取與模型訓練，特征提取是從單個字符圖像上提取統計特征或結構特征的過程。特征匹配是從已有的特征庫中找到與待識別文字相似度最高的文字的過程。
在深度學習廣泛應用于圖像識別領域之前，模板匹配是較為常見的一種識別方式，之后由于神經網絡的復蘇，基于反饋的神經網絡給OCR領域帶來了又一春。現在隨著計算機硬件計算能力的提升，利用大批數據訓練深度神經網絡在圖像識別方面取得了傲人的成績。