??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。

 ?为了解决问题，在收费公路网的所有收费站和出口车道上安装了车牌识别器；车牌识别系统安装在模糊路径的关键点。该系统较大限度地发挥车牌识别的作用，为路径识别提供，实用的管理决策和服务信息，大大提高了充电效率和监管水平。一些车牌识别系统还具有通过视频图像判断是否有车的功能，这被称为视频车辆检测。完整的车牌识别系统应包括几个部分，如车辆检测，图像采集和车牌识别。停车场和社区入口:?停车场和社区出入境车牌识别系统的应用主要用于记录车牌号码，车牌颜色和车辆出入时间，实现车辆自动管理，节省人力，提高能率；例如，它可以自动用于识别智能社区中的进入车辆。是否属于社区，非内部车辆的自动定时充电。在某些单元中，该应用程序还可以与车辆调度系统结合，以自动客观地记录车辆的出口情况。

自动车牌识别是一种模式识别技术，它使用车辆的动态视频或静止图像来自动识别车牌号和车牌颜色。硬件基础通常包括触发装置（监视车辆是否进入视野），摄像装置，照明装置，图像采集装置，识别车牌号码的处理器（例如计算机），以及软件包括车牌定位算法，车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。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，车牌识别设备，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。 近年来，车牌识别系统，车牌一体机，车牌识别装置和车牌识别系统软件是智能停车场管理系统和停车管理的重要组成部分。停车收费装置和停车场停车系统在日常生活中受到越来越多的关注。车牌识别装置和自动车牌识别软件的应用越来越多。车牌扫描系统和车牌识别摄像机可应用于停车场管理系统，高速公路和其他捕获，城市道路上的电子，以及校园，社区的车辆管理系统，商业区等。

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