车牌识别系统的关键技术及算法。车牌字符识别算法的研究。基于分类器的字符识别基于分类器的字符识别，是目前应用较广的一种车牌识别方式。其主要的思路是通过对样本数据的学习，车牌识别门禁，达到自动将数据分类到已知类型。分类器其实是一种数学模型，目前有很多类型的分类器，包括Bayes分类器、决策树模型、BP神经网络分类器等。贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率，选择具有1大后验概率的类作为该对象所属的类。也就是说，贝叶斯分类器是1小错误率意义上的优化。

车牌识别技术结合电子不停车收费系统(ETC)识别车辆，过往车辆通过道口时无须停车，即能够实现车辆身份自动识别、自动收费。在车场管理中，为提高出入口车辆通行效率，车牌识别针对无需收停车费的车辆(如月卡车、内部免费通行车辆)，建设无人值守的快速通道，免取卡、不停车的出入体验，正改变出入停车场的管理模式。

PC端车牌识别SDK主要应用场景介绍。PC端车牌识别sdk目前可应用于Windows、Linux、ARM、DSP、ADI、WINCE、Android等多种平台，是现在上支持平台种类1多的PC版车牌识别sdk。该产品还支持图片和视频流两种识别模式，可用于多种场景，适应性极强。充分利用的PC端车牌识别sdk，不仅提高了识别效率，也降低了交管部门、停车场管理者等的工作强度和繁琐性，为我国智能交通的进一步发展奠定了良好的基础。

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