车辆驶过栏杆门后，栏杆自动放下，阻挡后续车辆进入，进入的车辆可由车牌摄像机将车牌影像摄入并送达至车牌图像识别器形成当时驶入车辆的车牌数据，车牌数据与停车凭证数据一起存入管理系统计算机内，进库的车辆在停车指引灯的指引下停在规定位置上，此时管理系统中显示器上显示该车的位置已被占用的信息。所以说车牌识别系统是不能的。我们还是遵守交通规则比较好。

 目前的收费系统存在一些问题：例如司机之间的换卡，导致收费损失；收费员欺骗车辆，造成收费损失；收费员手工打印车牌，工作量大，容易出错；免费汽车和黑名单汽车没有信息管理。车牌识别系统的优点：

?1，月车：实现真正的离线访问，系统。

2.临时车辆：靠前个纯车牌识别系统中的临时车辆可以离线充电，系统更***，更便于管理。

3.服务器或计算机是否有故障，显示和语音可以正常工作，提示更。

4.视频流识别更方便。设置物理识别区域后，可以随时进行调整，识别更加科学。

如果停车管理系统连接到公共安全系统，黑名单车辆将无处可藏。智能管理有效避免了人为因素的影响，大大提高了工作效率，提高了管理水平，取得了良好的经济效益和社会效益。

 车牌识别系统应用于停车场管理，传统的手动登记模式由自动车牌识别模式代替，从而实现智能车辆管理模式。通过自动识别车牌号码，自动登记，自动比对，系统可实现自动升降，自动计费，用户身份自动验证，车内外车辆自动识别，车辆数字自动计算，自动报警等多项功能。其他智能功能。车牌字符识别;?该方法主要基于模板匹配算法和基于人工神经网络的算法。基于模板匹配算法，首先将分割后的字符二值化并缩放到字符数据库中模板的大小，然后与所有模板匹配，以选择较佳匹配作为结果。基于人工神经网络的算法有两种：一种是先提取字符，然后利用获得的特征训练神经网络分配器；另一种方法是直接将图像输入网络，网络自动实现特征提取，直到识别结果为止。在实际应用中，车牌识别系统的识别率也与车牌质量和拍摄质量密切相关。车牌的质量会受到各种因素的影响，如生锈，污渍，油漆剥落，字体褪色，车牌遮挡，车牌倾斜，高光反射，多牌照，等；实际的拍摄过程也会受到环境亮度，拍摄方式，车速等因素的影响。这些影响因素在不同程度上降低了车牌识别识别率，这也是车牌识别系统的难点和挑战。为了提高识别率，除了不断改进识别算法外，我们还应该找到克服各种光照条件的方法，使收集的图像较有利于识别。

??手动记录车牌号码和停车时间以及停车场和社区的出入管理是非常困难的。它不仅会犯错误，还需要大量的人力。安装在停车场入口和出口处的小型车牌识别系统可以“一劳永逸地”解决许多问题。它还可以分析和识别被挡的车牌，油漆破损，模糊不清，这为停车场和出入口人员节省了很多麻烦。如果停车管理系统连接到公共安全系统，黑名单车辆将无处可藏。智能管理有效避免了人为因素的影响，大大提高了工作效率，提高了管理水平，取得了良好的经济效益和社会效益。为了进行车牌识别，需要以下基本步骤： ?1）车牌定位，定位车牌中的车牌位置； ?2）车牌字符分开，车牌中的字符分开； ?3）车牌字符识别，识别划分的字符，较后形成车牌号码。 ?在车牌识别过程中，根据不同的算法识别车牌颜色，这些算法可以在上述不同的步骤中实现，通常与车牌识别和相互验证协作。