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　　所在位置:首页 » 新闻资讯 » 技术交流 为什么越来越多的停车场都选择了智能停车场收费管理系统？摘要: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。

　　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。

　　在数字图像处理中，噪声的消除一直是人们所关注的重点。噪声可以理解为影响传感器对所接收图像源进行理解或分析的各种因素。噪声一般是不可预测的随机信号，它只能用概率统计的方法去认识。噪声对图像的输入、采集和处理的各种环节，以及输出结果的全过程都有影响。因此，去噪已经成为图像处理中为重要的手段，也是图像处理领域研究的一个重点。在图像测量系统中，通过摄像机、图像采集卡获取的图像信号中不可避免的