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在车牌识别系统中，通常采用多种识别模型相结合的方法来进行车牌识别，构建一种层次化的字符识别流程，可有效地提高字符识别的正确率。另一方面，在字符识别之前，使用计算机智能算法对字符图像进行前期处理，不仅可尽可能保留图像信息，而且可提高图像质量，提高相似字符的可区分性，保证字符识别的可靠性。应用于停车场可以实现自动计时收费，也可以自动计算可用车位数量并给出提示，实现停车收费自动管理节省人力、提率。
车牌识别管理系统的优势：
车牌识别率怎样
车牌自动识别系统是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。其硬件基础一般包括触发设备（监测车辆是否进入视野）、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机（如计算机）等，其软件核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。某些车牌自动识别系统还具有通过视频图像判断是否有车的功能称之为视频车辆检测。一个完整的车牌自动识别系统应包括车辆检测、图像采集、车牌识别等几部分。车牌识别技术要求能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来，通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等技术，识别车辆牌号，目前的技术水平为字母和数字的识别率可达到96%，汉字的识别率可达到95%。
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车牌识别技术要求能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来，通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等技术，识别车辆牌号，目前的技术水平为字母和数字的识别率可达到96%，汉字的识别率可达到95%
车牌识别系统通过云平台，在计算量不变的情况下可以把对图像的处理计算量分布到更多的服务器上来进行处理，而终端只需要完成图像的采集即可，停车场道闸，大大节省识别所耗用的时间。
同时，基于云计算技术的车牌识别系统还具有数据共享、跨平台、可扩展、低成本的优点，为云停车场的数据整合提供了坚实的技术支持。
由此可见，2015年停车场车牌识别行业仍充满着机遇和挑战，也会越来越多的应用到实际项目中。只有不断的技术升级、产品优化、服务完善，才能在竞争中立于不败之地。
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