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。

　　第二，计费/收费方式对非接触式IC卡，计费通过出口控制机(或临时卡读写器)来实现，而对ID卡则通过核心控制板来计费，其收费方式如下:(1)对期卡车:定期交费，在规定的有效期内，无限次出入；(2)对临时卡:采用自动计费，管理员人工收费的方式；(3)对车辆或停车时间不超过一定时间(如15分钟)实行免费停车；(4)对储值卡车:实行全自动收费方式。由于停车场管理系统设计思想上的性、性、灵活性，需要投资管理者凭授权在软件中进行设置调整，一般来说有以下几种:

　　由于车牌牌照在拍照时，往往由于光照、摄像、传感器灵敏度以及光学系统等的不均匀性而引起图像质量下降的现象，从而使人眼在观看图像时视觉效果很差。灰度修正是图像在空域中增强的有效方法，根据图像不同的降质现象而采用不同的修正方法。如果造成对比度不足的原因主要是由于被摄目标的远近不同，使得图像区域和边缘区域的灰度失衡，或是由于摄像头在扫描时各点的灵敏度有较大的差异而产生图像灰度失真，或是由于曝光不足或过度而使得图像的灰度值被限制在一个很小的范围。这时人们看到的将是模糊不清、似乎没有灰度层次的图像。可以采用灰度变换的方法来处理，增强灰度的变化范围、灰度层次，达到增强图像对比度的目的。

　　字符识别 牌照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。基于模板匹配算法首先将分割后的字符二值化并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小，然后与的模板进行匹配，选择佳匹配作为结果。基于人工神经网络的算法有两种:一种是先对字符进行特征提取，然后用所获得特征来训练神经网络分配器；另一种方法是直接把图像输入网络，由网络自动实现特征提取直至识别出结果。车牌识别系统的识别率还与牌照质量和拍摄质量密切相关。牌照质量会受到各种因素的影响，如生锈、污损、油漆剥落、字体褪、牌照被遮挡、牌照倾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等等；实际拍摄过程也会受到环境亮度、拍摄方式、车辆速度等等因素的影响。这些影响因素不同程度上降低了车牌识别的识别率，也正是车牌识别系统的困难和挑战所在。为了提高识别率，除了不断地完善识别算法还应该想办法克服各种光照条件，使采集到的图像利于识别。