现在我们开车不管到哪里都很少会看到靠人工值守的收费岗亭了，越来越多的停车场都已经使用上了智能停车场收费管理系统，这样让原本进出要靠一两个人工来值守的收费岗亭变成只需要一个人甚至无人值守的岗亭，这种大的改变不仅释放人力，而且智能云平台管理，在很大程度上车牌识别速度，能够的完成车辆的通行和收费流程，车主可以自由的选择使用支付宝或微信在线自助缴费，智能便捷，收费效率的同时，杜了收费管理方面的漏洞。

　　据车牌识别系统负责人介绍，车牌识别系统的三种识别模式的优势与缺陷也是比较突出的，从安装工程量、运用识别效果和安装成本三方面去探索，三种车牌识别系统都各有优势:从安装工程量上，视频流识别模式的车牌识别系统安装工程量少，不需要对道路进行道路翻开，也无需安装地感线圈；地感线圈识别模式的车牌识别系统则翻开道路，进行地感线圈安装、减速带安装等工程，工程量较大。而作为两者识别模式的结合体，采用视频流+地感识别模式的车牌识别系统在安装时的工程量将是前面两种识别模式的总和。

　　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。

　　字符识别方法主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。基于模板匹配算法是首先将分割后的字符二值化，并将其尺寸缩放为字符数据库中模板的大小，然后与模板进行匹配，选取佳匹配作为结果。建立数字库对该方法在车牌识别过程中很重要，数字库准确才能检测出的数据正确。基于人工神经元网络的算法有两种，一种是先对特征提取待识别字符，然后用所获得的特征训练神经网络分配器；另一种是直接将待处理图像输入网络由网络自动实现特征提取直至识别结果。模板匹配实现简单，当字符较规整时，对字符图像的缺损、污迹干扰适应力强且识别率高。因此，这里将模板匹配作为车牌字符识别的主要方法。