1.基于智慧城市数据仓库和识别规则库的套牌车识别方法，包括套牌识别终端、车管所终端以及仓库电子锁，其特征在于：所述车管所终端与套牌识别终端双向数据连接，所述套牌识别终端输出端与仓库电子锁输入端相连接；

所述套牌识别终端包括抓拍模块、储存模块、中央处理器、无线网络模块一以及电源模块，所述抓拍模块输出端与储存模块输入端相连接，所述储存模块输出端与中央处理器输入端相连接，所述中央处理器与无线网络模块一双向数据连接，所述中央处理器输出端与仓库电子锁输入端相连接，所述电源模块输出端与中央处理器输入端相连接；

所述车管所终端包括网络发布模块、身份核实模块、大数据模块以及无线网络模块二，所述无线网络模块二与大数据模块双向数据连接，所述大数据模块输出端与身份核实模块输入端相连接，所述身份核实模块输出端与网络发布模块输入端相连接；

所述抓拍模块设置有多组，所述抓拍模块设置于街头十字路口，所述抓拍模块内部设置有红外感应单元、照明单元和全景摄像头和特写摄像头，所述全景摄像头固定设置，所述特写摄像头设置于云台上，所述红外感应单元输出端与全景摄像头和特写摄像头的输入端相连接，所述照明单元输出端与全景摄像头和特写摄像头的输入端相连接，所述全景摄像头和特写摄像头的输出端与储存模块输入端相连接；

通过车管所终端与套牌识别终端的套牌车识别方法如下：(1)先通过全景摄像头对各个路口的实景进行视频拍摄，当有车辆通过时，通过旋转云台，利用特写摄像头对该车辆进行追踪视频拍摄，实现对车辆的抓取、特写和追踪；

(2)选取开始有车辆出现在路口的全景摄像头的视频流，相对应的选取该时段的特写摄像头的视频流，选取一段t1到t2时间段的图像，保证t1到t2时间段的图像能清楚的显示车辆的信息；

(3)将在t1到t2时间段的特写摄像头视频流的三维特征点映射到全局环境三维特征点中，剔除特写摄像头在t1到t2时间段的视频流中出现的背景部分，留下车辆信息部分的图像；

假设特写摄像头的视频流三维图像像素点为f(x，y，z)，所述全局环境三维特征的图像像素点为F(X,Y,Z)所述

其中θ为在t1到t2时间段的特写摄像头视频流的角度变化值；

(4)提取出全局环境三维特征的图像像素点F(X,Y,Z)下的车辆外形图像和车牌外形图像，令所述车辆外形图像为P(xp，yp，zp)，用余弦距离深度特征的相似度WP，其中xi，yi，zi分别为大数据模块中的车辆外形特征和所述提取出的车辆外形图像P的第I个元素特征点；

(5)设定相似度阀值为T，当WP≥T时，表明提取出的所述车辆外形图像与大数据模块中的车辆图片相似度符合车管所终端的设定值，当WP＜T时，表明提取出的所述车辆外形图像与大数据模块中的车辆图片相似度不符合车管所终端的设定值，T的取值为0.5-0.6；

(6)当提取出的所述车辆外形图像与大数据模块中的车辆图片相似度符合车管所终端的设定值时，进一步比对车牌信息和所述车牌对应的车主信息，如果车牌信息和所述车牌对应的车主信息与拍摄到的车辆图像相符合，则不存在套牌；否则存在套牌。

2.根据权利要求1所述的基于智慧城市数据仓库和识别规则库的套牌车识别方法，其特征在于：所述电源模块输入端通过导线与外界电源相连接。

3.根据权利要求1所述的基于智慧城市数据仓库和识别规则库的套牌车识别方法，其特征在于：所述身份核实模块内部设置有对比单元和储存单元，所述对比单元输出端与储存单元输入端相连接，所述储存单元输出端与网络发布模块输入端相连接。

4.根据权利要求1所述的基于智慧城市数据仓库和识别规则库的套牌车识别方法，其特征在于：所述大数据模块内部设置有云数据接收单元和信息分类单元，所述云数据接收单元输入端与外界大数据网络相连接，所述云数据接收单元输出端与信息分类单元输入端相连接，所述信息分类单元输出端与身份核实模块输入端相连接。

5.根据权利要求1所述的基于智慧城市数据仓库和识别规则库的套牌车识别方法，其特征在于：在所述步骤(3)中，假设 为全局环境三维特征的图像像素点的集合，其中N为全局环境三维特征的图像像素点个数， 假设 为特写摄像头的视频流三维图像像素点的集合，其中N为特写摄像头的视频流三维图像像素点个数，(a)在特写摄像头视频流的三维特征点映射到全局环境三维特征点的过程中，对每个特写摄像头视频流的三维特征图像像素点 计算所述特写摄像头视频流的三维特征图像像素点的邻域的特征点 其中

Tr为距离阀值；

(b)更新所述 的坐标为邻域点坐标的均值： 其中K为邻域点个数；

(c)对所述特写摄像头视频流的三维特征图像像素点 重复步骤(a)和(b)，直到所有点的坐标进行更新，确定出所述全局环境三维特征的图像为车辆信息图像。