因为生活节奏的提高，人们迫切需要知道哪里有空余车位，可以快速停车，不想在停车场转一圈之后无功而返，既耽误时间又会造成停车场堵塞。智能车牌识别系统的诞生，通过互联网技术、大数据、云计算把停车场的资源和数据，资金管理等信息结合起来，将正在进入停车场的车辆车牌号从复杂的环境中提取并识别出来，通过车牌号的提取、图像的预处理、特征提取、车牌字符识别等技术，识别车辆号码、颜色信息等，让车主在停车场、入口处就可以知道里面停车场哪里有车位，剩余停车位的多少，提高停车效率。

直接法一般有图像处理技术，传统模式识别技术及人工神经网络技术。

1)图像处理技术:运用图像处理技术解决汽车牌照识别的研究最早始于80年代，但国内外均只是就车牌识别中的某一个具体问题进行讨论，并且通常仅采用简单的图像处理技术来解决，并没有形成完整的系统体系，识别过程是使用工业电视摄像机拍下汽车的工前方图像，然后交给计算机进行简单的处理，蓝牙车牌识别生产厂家，并且最终仍需要人工干预，张家口蓝牙车牌识别，例如车辆牌中省份汉字的识别问题，1985年有人利用常见的图像处理技木方法提出汉字识别的分类是在抽取汉字特征的基础上进行的，根据汉字的投影直方图选取浮动闭值，抽取汉字在竖直方向的峰值，蓝牙车牌识别厂家，利用树形查表法进行汉字的粗分类;然后根据汉字在水平方向的投影直方图，选取适当闭值，进行量化处理后，形成一个变长链码，再用动态规划法，求出与标准模式链码的最距离，实现细分米完成汉字省名的自动识别。

2)传统模式识别技术。传统模式识别技术指结构特征法，统计特征法等。90年代，由于计算机视觉技术的发展，开始出现汽车照识别的系统化研究。1990年AS.Johnson等运用计算机视觉技术和图像处理技术实现了车辆照的自动识别系统。该系统分为图像分割、特征提取和模板构造、字符识别等三个部分。利用不同闽值对应的直方图不同，经过大量统计实验确定出车牌位置的图像直方图的闽值范围，从而根据特定闽值对应的直方图分割出车牌，再利用预先设置的标准字符模板进行模式匹配识别出字符。

应用方式：——监测报警对于纳入“黑名单”的车辆，例如：被通缉或挂失的车辆、欠交费车辆、未年检车辆、肇事逃逸及违车辆等，只需将其车牌号码输入到应用系统中，车牌识别设备安装于定的路口、卡口或由法人员随时携带按需要放置，系统将识读所有通过车辆的车牌号码并与系统中的“黑名单”比对，一旦发现定车辆立刻发出报警信息。系统可以全天不间断工作、不会疲劳、错误率极低；可以适应高速行驶的车辆；可以在车辆行使过程中完成任务不影响正常交通；整个监视过程中司机也不会觉察、保密性高。应用这种系统将极大地提高执效率。

——速章处罚车牌识别技术结合测速设备可以用于车辆速章处罚，蓝牙车牌识别哪家好，一般用于高速公路。具体应用是：在路上设置测速监测点，抓拍超的车辆并识别车牌号码，将违车辆的车牌号码及图片发往各出口；在各出口设置处罚点，用车牌识别设备识别通过车辆并将号码与已经收到的速车辆的号码比对，一旦号码相同即启动警示设备通知法人员处理。与传统的超监测方式相比，这种应用可以节省警力，降低法人员的工作强度，而且安全、高效、隐蔽，司机需时刻提醒自己不能超，极大地减少了因超引发的事故。

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