优势九:系统功能全面——软件功能强大，界面友好，易于操作，可根据不同人员设置不同的权限、不同的管理等级，可适合公用停车场、地下车库、车库、高档小区停车场等具有出入口的各种停车场。优势十:强大完善的报表统计分析——能生成停车场的日、周、月、季、年等报表，还具有车辆的查询统计以及停车场的车位利用率分析等功能，并提供了多种功能的数据检索功能。系统升级便捷、有强大的数据挖掘潜力——系统的升级换代不需要更新硬件设备，只需要更新软件系统，或者只需要重新设置软件选项即可。

　　6、车辆出入时车速为小于等于20公里/小时，这样能够有效提高智能停车场车牌识别系统的运作效率；7、无车牌或车牌受损的车辆，摄像机不识别，无法出入；基于以上的分析，建议要定期对车牌识别系统进行定期维护，以确保停车场系统能正常使用，避免造成不必要的损失。为了设备的正常稳定运行，对于车牌识别系统来说必要的日常维护是不可缺少的，那么这些日常维护主要涉及两方面，一是硬件的维护，一是软件的维护，今天就让来和大家一起分享一下:

　　依靠科技求发展，不断为用户提供满意的智能化系统，优质的产品、适中的价格、专业的技术和一流的服务是我们永恒的追求。在机会和挑战并存的竞争环境中，为满足市场不断增长的需求，公司将一直站在行业高新技术的尖端，秉承“理性务实、创新发展”的宗旨，奉行“进取、求实、严谨、团结”的方针，不断开拓创新，以技术为核心、视质量为生命、奉用户为上帝，竭诚为您提供性价比最高的智能产品、高质量的工程设计改造及无微不至的售后服务。

　　邻域平均法是一种简单的空间域平滑噪声处理方法，属于线性滤波器。它是将原图中一个像素的灰度值和它周围邻近8个像素的灰度值相加，然后将求得的平均值(除以9)作为新图中该像素的灰度值。它采用模板设计的思想模板操作实现了一种邻域运算，即某个像素点的结果不仅与本像素灰度有关而且与其邻域点的像素值有关。模板运算在数学中的描述就是卷积运算。邻域平均法也可以用数学公式表达。邻域平均处理法是以图像模糊为代价来减小噪声的，且模板尺寸大，噪声减小的。如果f(i,j)是噪声点，其邻域像素灰度与之相差很大，采用邻域平均法就是用邻近像素的平均值来代替它，这样能明显消除噪声点是邻域中灰度接近均匀，起到平滑灰度的作用。因此，邻域平均法具有良好的噪声平滑效果，是简单的一种平滑方法。