1.一种基于云服务的车牌识别远程监控系统，其特征在于，包括云服务管理系统(1)、停车场出入口安装的道闸控制系统(18)、停车场出入口及场内安装的高清摄像头组(17)、用于交换来自停车场的数据信息和来自云服务管理系统(1)控制命令的云端服务器(15)、用于无线传输数据的路由器(16)、停车场内道路地面预埋的场内引导模块(19)；所述高清摄像头组(17)为安装在停车场内的多个高清摄像机组成，所述场内引导模块(19)为树脂封装的含有多个不同颜色LED灯珠的灯带；
所述云服务管理系统(1)包括收费模块(10)、管理显示模块(11)、监管模块(12)、微信小程序付费系统(13)和线上报警模块(14)；
所述收费模块(10)用于识别出入停车场车辆的车牌信息，并对入场车辆进行停车计费；
所述管理显示模块(11)用于输出每个停车场出入口及场内安装的高清摄像头组(17)所采集的图像和停车场运营统计数据，支持TV、VGA和HDMI同时输出，VGA、HDMI全高清1080P显示输出；
所述监管模块(12)用于通过高清摄像头组(17)所采集到的图像，监视入场车辆及停车环境，可配合场内引导模块(19)辅助入场车辆搜寻停车位，且内设有用于记录违法车辆车牌信息的车辆黑名单(122)；
所述微信小程序付费系统(13)用于停车用户的线上支付及便捷寻车；
所述线上报警模块(14)用于接收来自所述监管模块(12)的报警信号后，将事发地点的高清摄像头组(17)所采集的实时画面接入线上警务系统并进行报案；所述报警信号的触发条件为非法闯卡、侦测到禁入区遭受入侵、消防报警、车辆异常警报、闪灯。
2.根据权利要求1所述的基于云服务的车牌识别远程监控系统，其特征在于：所述收费模块(10)包括车牌识别模块(101)，且车牌识别模块(101)包括车牌定位模块(1010)、车牌校正模块(1011)、车牌字符识别模块(1012)；
所述车牌定位模块(1010)用于从车辆图像中检测出包含车牌的候选区域，采用边缘检测定位算法将图像背景和车牌目标相互分离，以定位车牌信息于图像中的位置；
所述车牌校正模块(1011)用于使用基于边缘点投影方差最小的水平矫正算法，对含有车牌信息的图像进行水平倾斜矫正，使用垂直投影法实现垂直倾斜矫正；
所述车牌字符识别模块(1012)用于选取卷积神经网络提取含有车牌信息的图像中的特征图，以获取车牌信息中的中英文及数字的字符排列。
3.根据权利要求1所述的基于云服务的车牌识别远程监控系统，其特征在于：所述收费模块(10)还包括计时模块(102)、车辆信息存储模块(103)和收费计算模块(104)；
所述计时模块(102)用于计算每个车辆入场至出场的间隔时长，并将所述间隔时长上传至收费计算模块(104)中与对应的车牌信息绑定；
所述车辆信息存储模块(103)用于存储入场时所采集的车辆车牌信息；
所述收费计算模块(104)用于通过来自所述计时模块(102)中的间隔时长，根据停车场收费规则计算出场车辆需缴费金额。
4.根据权利要求1所述的基于云服务的车牌识别远程监控系统，其特征在于：所述监管模块(12)包括车辆调度模块(120)、智能监控模块(121)；
所述车辆调度模块(120)用于在停车场内车位不足时，对所述停车场入口外的车辆调度提示至最近的含有车位的停车场；
所述智能监控模块(121)用于获取来自高清摄像头组(17)的监视画面，以对停车场内进行入侵侦测、消防监测和车辆保管工作。
5.根据权利要求4所述的基于云服务的车牌识别远程监控系统，其特征在于：所述车辆调度模块(120)包括车辆定位模块(1201)、停车场数字地图(1202)、停车路径规划模块(1203)、寻车路径规划模块(1204)；
所述车辆定位模块(1201)用于通过来自各个停车场内的路由器(16)的TCP/IP协议的IP地址，判断车辆所处的停车场的位置信息；
所述停车场数字地图(1202)用于存储受监管的每个停车场的数字地图，所述数字地图包括车位信息、场内路径、高清摄像头组(17)内各个高清摄像机的安装位置；
所述停车路径规划模块(1203)用于为入场车辆规划前往最近停车位的行驶路径；
所述寻车路径规划模块(1204)用于将最优寻车路径信息于停车场数字地图(1202)上标识后传输至寻车用户的微信小程序付费系统(13)中显示。
6.根据权利要求1所述的基于云服务的车牌识别远程监控系统，其特征在于：所述道闸控制系统(18)包括电源管理模块(180)、单片机(181)、自主控制电路及数字键盘(182)、驱动电路及电机(183)、备用电源(184)；
所述电源管理模块(180)用于接入市电为道闸设备功能；
所述单片机(181)用于控制道闸设备中驱动电路及电机(183)的启停工作；
所述自主控制电路及数字键盘(182)用于通过自主输入密码而通过所述单片机(181)控制驱动电路及电机(183)开启；
所述驱动电路及电机(183)用于带动道闸设备的拦截杆的抬升、降低工作；
所述备用电源(184)用于在电路故障/接入市电断电时，为所述驱动电路及电机(183)、单片机(181)、自主控制电路及数字键盘(182)供能。
7.根据权利要求2所述的基于云服务的车牌识别远程监控系统，其特征在于：所述采用边缘检测定位算法将图像背景和车牌目标相互分离，包括以下步骤：
S201、将采集到的车牌图像进行灰度化处理，舍弃冗余信息；
S202、通过Sobel边缘检测提取水平边缘信息；
S203、进行二值化处理，将图像背景和车牌目标相互分离。
8.根据权利要求2所述的基于云服务的车牌识别远程监控系统，其特征在于：所述对含有车牌信息的图像进行水平倾斜矫正，包括以下步骤：
S210、计算图像像素的中心点，计算公式如下：
其中，x以及y为相应点像素的横坐标和纵坐标；
S211、计算相应的映射点，计算公式如下：
其中，B、C分别为x、y对应映射点的横坐标和纵坐标；
S212、计算水平倾斜角度，计算公式如下：
S213、根据计算得到的倾斜角度η进行仿射变换后，用双线性插值法完成车牌的水平矫正。
9.根据权利要求2所述的基于云服务的车牌识别远程监控系统，其特征在于：所述选取卷积神经网络提取含有车牌信息的图像中的特征图，包括以下步骤：
S220、先穷举出所有可能出现在车牌中的中英文字符；
S221、搭建一个三层的神经网络层，采取了SAME的方式在每一层计算pooling的输出大小；
S222、向上取整后，对数据集进行Training和Test。
10.根据权利要求9所述的基于云服务的车牌识别远程监控系统，其特征在于：所述SAME的方式输出特征图的长、宽，计算公式如下：
其中，W表示输入特征图的长/宽，s表示卷积核的大小。
