車牌識(shí)別管理系統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)型 既有固定車輛停放，又有臨時(shí)車輛停放，根據(jù)停放車輛、車型等對(duì)車輛進(jìn)行收費(fèi)，可選擇標(biāo)準(zhǔn)型停車場(chǎng)智能停車場(chǎng)

后臺(tái)管理
一個(gè)車牌識(shí)別系統(tǒng)的后臺(tái)管理體系，決定了這個(gè)車牌識(shí)別系統(tǒng)是否好用。清楚地認(rèn)識(shí)到重要的一點(diǎn)是識(shí)別率達(dá)到是不可能的，因?yàn)檎瘴蹞p、模糊、遮擋，或者天氣也許很糟（下雪﹑冰雹﹑大霧等等）

車牌識(shí)別系統(tǒng)治理非法客運(yùn) 已初顯效果
克隆車、載客不打表、拒載……由于地理位置特殊，長(zhǎng)期以來，陸家嘴地區(qū)一到晚上就會(huì)出現(xiàn)“打車難”問題，其中還伴隨著各種違法違規(guī)現(xiàn)象。

車牌識(shí)別模塊技術(shù)參數(shù)
①、視頻觸發(fā)捕獲率：
區(qū)域內(nèi)對(duì)5km/h～160km/h行駛的車輛圖像捕獲率達(dá)99%以上。
②、車輛號(hào)牌識(shí)別準(zhǔn)確率：
白天車輛號(hào)牌識(shí)別準(zhǔn)確率大于95%；夜間車牌識(shí)別準(zhǔn)確率90%以上。
③、捕獲類型：
可識(shí)別港澳車內(nèi)地牌照；車輛等牌號(hào)。如出現(xiàn)新型車輛牌號(hào)，系統(tǒng)建設(shè)單位應(yīng)免費(fèi)升級(jí)軟件。
⑤、顏色識(shí)別
系統(tǒng)對(duì)彩色（要求顏色）及黑白的顏色（不要求顏色）均能有效的識(shí)別。
⑥、升級(jí)
車牌識(shí)別模塊可以動(dòng)態(tài)地添加一些新的漢字，以提高程序的健壯及包容性，并且可以通過后臺(tái)服務(wù)器進(jìn)行升級(jí)。

車牌識(shí)別系統(tǒng)的工作原理是怎么樣呢？
近年來隨著社會(huì)的發(fā)展、汽車數(shù)量逞幾何倍增，對(duì)于交通的管理、車輛的停車管理還有收費(fèi)的管理要求也隨著汽車數(shù)量的增加而要求更高。

作為全新技術(shù)算法識(shí)別的一種模式，在智能化的交通領(lǐng)域可以得到廣泛的應(yīng)用。
完整的車牌識(shí)別系統(tǒng)它包括：圖像抓拍、車牌識(shí)別、車輛檢測(cè)、數(shù)據(jù)傳輸?shù)葞拙植拷M成。車牌識(shí)別系統(tǒng)也包括字符算法、定位算法、和光學(xué)字符算法等。當(dāng)車輛檢測(cè)局部信息時(shí)觸發(fā)圖像采集單元進(jìn)行采集。系統(tǒng)的采集單元會(huì)自動(dòng)的對(duì)圖像影像進(jìn)行預(yù)處理，完夠定位出車輛的位置，然而再把識(shí)別出來的字符進(jìn)行分割再進(jìn)行對(duì)比，然而組成號(hào)的輸出。能識(shí)別輸出步驟通常會(huì)有以下幾點(diǎn)：
車輛檢測(cè)：可采用地線圈檢測(cè)、檢測(cè)技術(shù)、紅外檢測(cè)、視頻檢測(cè)等多種方式感知車輛的經(jīng)過，而且還觸發(fā)攝像機(jī)對(duì)車輛進(jìn)行抓拍采集。
圖像采集：經(jīng)過攝像抓拍主機(jī)對(duì)通行車輛實(shí)時(shí)采集、不連續(xù)記載。
預(yù)處置：自動(dòng)曝光、自動(dòng)白均衡、噪聲過濾以及邊緣加強(qiáng)、伽馬校正、比照度調(diào)整等。
定位：在經(jīng)過圖像預(yù)處置之后對(duì)圖像進(jìn)行行列掃描確定區(qū)域位置。
字符的分割：在圖像中定位出車輛的所在區(qū)域后，經(jīng)過第二值化和灰度化的處理能夠準(zhǔn)確定位到字符區(qū)域，然后依據(jù)字符尺寸特征來進(jìn)行字符分割。
字符辨認(rèn)：對(duì)分割后的字符縮放、特征提取，與字符數(shù)據(jù)庫模板中的規(guī)范字符表達(dá)方式停止匹配判別。
結(jié)果輸出：將辨認(rèn)的結(jié)果以文本格式輸出。

車牌識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別率還與牌照質(zhì)量和拍攝質(zhì)量密切相關(guān)。牌照質(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、牌照被遮擋、牌照傾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等等；實(shí)際拍攝過程也會(huì)受到環(huán)境亮度、拍攝方式、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，除了不斷地完善識(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。