識(shí)別的方法，可以選擇的有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法和模塊匹配法等。在這里，對(duì)車牌定位的精度要求是很高的，這也關(guān)乎我們后期對(duì)圖片的處理結(jié)果。車牌包含的信息是多個(gè)字符，想要對(duì)車牌進(jìn)行識(shí)別，首先我們需要將車牌的多個(gè)字符進(jìn)行分割處理。字符分割技術(shù)將車牌的多個(gè)字符分割為單一字符，我們利用識(shí)別技術(shù)對(duì)字符進(jìn)行識(shí)別。如果外國(guó)車輛進(jìn)入，停車場(chǎng)管理系統(tǒng)將提示未經(jīng)授權(quán)的車輛，禁止進(jìn)入，并且車輛信息需要在進(jìn)入之前進(jìn)行登記，這大大提高了政府車輛的安全性。主要的識(shí)別技術(shù)有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法和模塊匹配法等。目前重要的是必須提高系統(tǒng)的識(shí)別率。

車牌識(shí)別系統(tǒng)的各功能組成部分是該文研究的主要內(nèi)容，詳細(xì)內(nèi)容如下。

數(shù)字的圖像處理、車牌的智能識(shí)別、計(jì)算機(jī)技術(shù)這幾部分是智能識(shí)別體系的根本，該體系借助汽車牌照具有wei一性這一特點(diǎn)，在攝像機(jī)抓拍圖像之后馬上對(duì)汽車牌照實(shí)行識(shí)別，后輸送到計(jì)算機(jī)上存儲(chǔ)信息，這就完成了對(duì)車牌的自動(dòng)識(shí)別，這種識(shí)別方式大大降低了整個(gè)識(shí)別過(guò)程的復(fù)雜程度，提高了工作效率。車牌校正是利用車牌區(qū)域的矩形序列分布同組成車牌號(hào)的字母、數(shù)字位置的分布基本一致的特征，找到了矩形序列中矩形左上角像素點(diǎn)排列的近似斜率，從而找出車牌區(qū)域的偏轉(zhuǎn)角度，完成車牌圖像區(qū)域的校正。

然后，就是車牌識(shí)別的后臺(tái)管理，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。必須清楚地認(rèn)識(shí)到重要的一點(diǎn)是因?yàn)檐嚺普瘴蹞p、模糊、遮擋，或者天氣也許很糟(下雪﹑冰雹﹑大霧等等)在這些惡劣的條件下，車牌識(shí)別一體機(jī)經(jīng)過(guò)算法優(yōu)化，每一種條件都有一個(gè)專門對(duì)應(yīng)的識(shí)別庫(kù)，用來(lái)保證我們的識(shí)別率不斷的完善升級(jí)。常用的車牌字符識(shí)別方法主要有：基于模板的識(shí)別算法、基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別算法等。

如果外國(guó)車輛進(jìn)入，停車場(chǎng)管理系統(tǒng)將提示未經(jīng)授權(quán)的車輛，禁止進(jìn)入，并且車輛信息需要在進(jìn)入之前進(jìn)行登記，這大大提高了政府車輛的安全性。離線版停車場(chǎng)管理系統(tǒng)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，性能穩(wěn)定可靠，安裝，維護(hù)和使用方便。如今，車牌識(shí)別停車系統(tǒng)被認(rèn)為是更便于管理和更快車輛交通的停車管理系統(tǒng)。由于其高識(shí)別率和快速訪問(wèn)，因此受到許多用戶的青睞。但是，為了更好地管理停車場(chǎng)和停車難度，停車場(chǎng)系統(tǒng)不斷升級(jí)，功能也在不斷增加。當(dāng)然，車牌識(shí)別技術(shù)也不能落后。車牌識(shí)別攝像機(jī)主要完成被測(cè)車輛號(hào)牌自動(dòng)識(shí)別比對(duì)，同時(shí)聯(lián)網(wǎng)從數(shù)據(jù)庫(kù)中調(diào)閱機(jī)動(dòng)車的信息。在目前的互聯(lián)網(wǎng)趨勢(shì)下，車牌識(shí)別系統(tǒng)將具有巨大的優(yōu)勢(shì)。市場(chǎng)和前景也將為停車場(chǎng)系統(tǒng)的管理帶來(lái)很多便利！