首先，一個(gè)新的停車場(chǎng)管理系統(tǒng)可以在停車場(chǎng)內(nèi)外收費(fèi)可靠的時(shí)間和時(shí)間，以避免遺漏或計(jì)算誤差的各個(gè)方面。其次，在停車場(chǎng)管理系統(tǒng)中有不同程度的顯示和語(yǔ)音提示，在中英文中，更可靠的方式讓人們了解他們的內(nèi)部實(shí)際上享受什么樣的服務(wù)在停車場(chǎng)。

   因?yàn)橛泻芏嗳嗽谕＼噲?chǎng)上沒(méi)有空間，也在找麻煩的內(nèi)部情況，新型停車場(chǎng)管理系統(tǒng)可以有效地識(shí)別出入口，讓人們清楚地了解到里面有多少空車，并有機(jī)會(huì)進(jìn)入它。特殊的高科技停車場(chǎng)管理系統(tǒng)的概念，支付也可以使用手機(jī)等高科技方式，這在一定程度上減少了傳統(tǒng)收費(fèi)方式造成的麻煩，沒(méi)有復(fù)雜的操作，因?yàn)橥萄?，等等?

   車輛進(jìn)入停車場(chǎng)管理系統(tǒng)時(shí)，車輛數(shù)量越來(lái)越多，有不同的通道，更好地改善內(nèi)部秩序，避免高峰時(shí)段交通擁堵的復(fù)雜局面。同時(shí)，在停車場(chǎng)實(shí)行單道系統(tǒng)，以防止停車場(chǎng)的交通堵塞。

   對(duì)于內(nèi)部用戶來(lái)說(shuō)，讓人放心的是停車場(chǎng)管理系統(tǒng)將提供安全服務(wù)。通過(guò)內(nèi)部停車管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)連接，將各方面的整體方案和有效的視頻監(jiān)控環(huán)節(jié)連接起來(lái)，在各種問(wèn)題中首先可以找到更妥善的停車場(chǎng)內(nèi)的安全保障。

字符識(shí)別方法目前主要有基于模板匹配算法和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法?；谀０迤ヅ渌惴ㄊ紫葘⒎指詈蟮淖址祷?并將其尺寸大小縮放為字符數(shù)據(jù)庫(kù)中模板的大小，然后與所有的模板進(jìn)行匹配，后選匹配作為結(jié)果?；谌斯ど窠?jīng)元網(wǎng)絡(luò)的算法有兩種：一種是先對(duì)待識(shí)別字符進(jìn)行特征提取，然后用所獲得特征來(lái)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分配器；另一種方法是直接把待處理圖像輸入網(wǎng)絡(luò)，由網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)實(shí)現(xiàn)特征提取直至識(shí)別出結(jié)果。

實(shí)際應(yīng)用中，車牌識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別率與車牌質(zhì)量和拍攝質(zhì)量密切相關(guān)。車牌質(zhì)量會(huì)受到各種因素的影響，如生銹、污損、油漆剝落、字體褪色、車牌被遮擋、車牌傾斜、高亮反光、多車牌等等；實(shí)際拍攝過(guò)程也會(huì)受到環(huán)境亮度、拍攝亮度、車輛速度等等因素的影響。這些影響因素不同程度上降低了車牌識(shí)別的識(shí)別率，也正是車牌識(shí)別系統(tǒng)的困難和挑戰(zhàn)所在。為了提高識(shí)別率，除了不斷的完善識(shí)別算法，還應(yīng)該想辦法克服各種光照條件，使采集到的圖像利于識(shí)別。

   特別容易出現(xiàn)擁堵現(xiàn)象,引起車主的不滿.如何提升用戶體驗(yàn)滿意度,讓車輛出入在繁忙的時(shí)段也不會(huì)造成塞車的現(xiàn)象,節(jié)省車主時(shí)間,提升通行的效率,停車場(chǎng)管理者也一直在尋求解決方案.為滿足市場(chǎng)和用戶需求,國(guó)內(nèi)外OCR技術(shù),安視寶技有限經(jīng)過(guò)對(duì)市場(chǎng)的調(diào)研,與多名在智能識(shí)別領(lǐng)域享有國(guó)際聲譽(yù)的和多名應(yīng)用專家為核心.

   傳統(tǒng)的停車場(chǎng)大多采用近距離讀卡方式，必須停車伸手，上下坡道停車容易造成溜車、碰撞等事故，并且停車場(chǎng)卡片屬于一種耗材，后期添加需要購(gòu)買，還涉及丟卡、壞卡等情況引發(fā)的經(jīng)濟(jì)糾紛，在以車牌識(shí)別為主導(dǎo)的智能車輛管理系統(tǒng)中不會(huì)山現(xiàn)此類情況。

   高清車牌識(shí)別系統(tǒng)主要通過(guò)車牌識(shí)別技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)進(jìn)山車輛車牌信息的識(shí)別，每一輛出入停車場(chǎng)的車輛均有山入圖片匹配，由系統(tǒng)軟件根據(jù)收費(fèi)方案核算收費(fèi)金額并顯示在崗?fù)す芾沓绦蚪缍希恍枰硇匈?gòu)買任何耗材，只需在出入幾處稍微降下車速即可實(shí)現(xiàn)不停車通行。

   拍攝到進(jìn)出停車場(chǎng)行進(jìn)中的車輛圖片，經(jīng)TCP/iP網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)同步到收費(fèi)崗?fù)ぶ械墓芾碛?jì)算機(jī)中，并在約lOOms內(nèi)自動(dòng)識(shí)別出車牌的數(shù)字、字母、漢字字符、車牌顏色等，也為系統(tǒng)中智能圖像匹配算法提供了高識(shí)別度的清晰圖片，為提高系統(tǒng)的識(shí)別準(zhǔn)確率提供過(guò)了有力保障。同時(shí)管理者也可以通過(guò)抓拍到的圖片輕松辨識(shí)出車輛特征，如車型、顏色等。

車牌識(shí)別技術(shù)應(yīng)用于出入口管理系統(tǒng)的劣勢(shì)

車牌識(shí)別系統(tǒng)在出入口管理系統(tǒng)中應(yīng)用到底能走多遠(yuǎn)，關(guān)鍵在于識(shí)別率。雖然目前監(jiān)控?cái)z像機(jī)像素有了很大的提高，但是車牌識(shí)別系統(tǒng)對(duì)污損車牌的識(shí)別效果不是很好。另外，由于采集的車牌圖像的多樣性，并且采集圖像時(shí)受到許多因素的影響，如煙霧、雨雪、日光不同角度等，使得有一些車牌圖像質(zhì)量出現(xiàn)不同程度的差異；在一般情況下，采集的圖像的背景非常復(fù)雜，圖片中車牌的位置往往不固定，車牌的大小也不一樣，而且車燈以及車身廣告也會(huì)干擾識(shí)別，從而影響車牌的識(shí)別率。