智能车牌识别停车场系统是通过使用先进的计算机视觉技术，结合物体识别和图像处理算法，实现对车辆车牌的快速识别和信息管理的一种停车场管理系统。该系统利用摄像头等设备来捕捉车辆进出停车场的照片，并通过软件识别出车辆的车牌号码，实现自动化的车辆识别和管理。

智能车牌识别停车场系统的工作原理如下：
1. 图像捕捉：系统通过安装在停车场入口和出口的摄像头来捕捉进出停车场的车辆图像。摄像头应该被合理地安装和定位，以便能够有效地捕获车辆的车牌信息。

2. 图像预处理：捕获到的图像需要进行预处理，以提高车牌识别的准确性。这个过程包括图像的去噪、增强对比度、调整亮度、裁剪等操作，以获得清晰的车牌图像。

3. 车牌定位：在预处理后的图像中，系统需要将车牌区域定位出来。车牌定位可以基于颜色、形状和特征等来进行。这个过程通常使用图像处理算法来实现，通过识别车牌的矩形区域，将车牌从整个图像中分离出来。

4. 字符分割：车牌定位后，需要对车牌上的字符进行分割，以便识别每个字符。字符分割也是一个图像处理的过程，通过一系列的算法，将车牌上的字符分离出来。这个过程需要考虑字符之间的间距，字符的形状和大小等因素。

5. 字符识别：完成字符分割后，系统将对每个字符进行识别。字符识别可以使用模式识别方法，如人工神经网络、模板匹配等，通过比对已知字符的模板或者训练神经网络，来识别每个字符的具体内容。这一步骤对识别准确性的要求较高，需要较为先进和可靠的字符识别算法来保证结果的准确性。

6. 车辆管理：识别出车牌后，系统将与车辆管理数据库进行对比。这个数据库中存储了进出停车场的车辆信息，包括车牌号码、车主信息、进出时间等。系统可以根据数据库中的信息，自动判断车辆是否为合法车辆，是否已经缴费等，并做出相应的处理，如开启道闸、记录进出时间等。

7. 数据存储与处理：系统将识别出的车牌信息进行存储和处理。这些信息可以用来生成停车记录、统计车流量、车位管理以及其他相关统计分析等功能。同时，这些数据也可以用于后续的管理和查询。

8. 系统安全与可靠性：智能车牌识别停车场系统需要保证系统的安全性、可靠性和稳定性。系统需要防止未经授权的入侵，保护车辆信息的安全性，同时还需要能够应对各种异常情况，如车牌损坏、遮挡、光线不足等情况下的识别。

总体来说，智能车牌识别停车场系统通过图像采集、图像预处理、车牌定位、字符分割以及字符识别等一系列的图像处理和模式识别算法，实现对车辆车牌的自动识别与管理，从而提高停车场的管理效率和用户体验。