车牌识别系统实现智能化和集成化主要依赖于先进的技术手段和系统架构设计。以下是对其实现方式的详细分析：

　　智能化实现

　　车牌识别系统的智能化主要体现在其高效的识别算法和先进的图像处理技术上。

　　先进的识别算法：

　　车牌识别系统采用深度学习等先进技术，通过训练模型来提高识别准确率。这些算法能够识别不同光线、角度和天气条件下的车牌，从而保持较高的识别率。

　　字符识别是车牌识别技术的核心环节。系统对分割后的字符进行缩放、特征提取，然后与预设的字符数据库模板进行匹配判别，最终识别出车牌号码。随着算法的不断优化，字符识别的准确率和速度都在不断提升。

　　高效的图像处理技术：

　　车牌识别系统首先对采集到的原始图像进行预处理，包括噪声过滤、自动白平衡、自动曝光调整等，以改善图像质量，提高后续处理的准确性。

　　接着，系统通过纹理特征分析定位算法确定车牌候选区域，并进一步分析候选区域的特征以精确定位车牌位置。这一过程中，系统还会采用灰度化、灰度拉伸、二值化、边缘化等处理手段来精确定位字符区域。

　　智能化的应用场景：

　　车牌识别系统在停车场管理、交通监管、安全管理等多个领域发挥着重要作用。例如，在停车场中，系统可以实现车辆的自动进出和计费;在交通监管方面，系统可以对违规车辆进行自动抓拍和记录;在安全管理方面，系统可以实现对进出车辆的实时监控和预警。

　　集成化实现

　　车牌识别系统的集成化主要体现在与其他系统的无缝对接和数据共享上。

　　与其他系统的无缝对接：

　　车牌识别系统可以与停车场管理系统、门禁系统、交通管理系统等进行无缝集成，实现数据的共享和互联互通。这种集成方式使得车牌识别系统能够与其他系统协同工作，共同提升整体系统的效率和准确性。

　　在集成过程中，系统之间可以通过共享数据库、共享内存等方式深度集成，共享数据和处理逻辑。此外，还可以使用中间件(如ESB、SOA)作为集成平台，实现系统之间的互联互通。

　　数据共享和业务协同：

　　通过集成化实现，车牌识别系统可以将识别到的车牌信息实时传输给其他系统，如停车场管理系统或交通管理系统。这些系统可以根据车牌信息实现车辆的自动计费、交通流量统计、车辆轨迹分析等功能。

　　同时，车牌识别系统也可以接收其他系统传来的指令或数据，如停车场管理系统的进出指令或交通管理系统的违法车辆信息。这种双向的数据共享和业务协同使得整体系统更加智能化和高效化。

　　综上所述，车牌识别系统通过采用先进的识别算法和高效的图像处理技术实现了智能化;同时，通过与其他系统的无缝对接和数据共享实现了集成化。这些技术的融合使得车牌识别系统在多个领域得到了广泛应用，并不断提升着交通管理和安防监控的智能化水平。