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　　贝叶斯分类器的特点是: 贝叶斯分类并不把一个对象对地指派给某一类，而是通过计算得出属于某一类的概率，具有大概率的类便是该对象所属的类； 一般情况下在贝叶斯分类中的属性都潜在地起作用，即并不是一个或几个属性决定分类，而是的属性都参与分类； 贝叶斯分类对象的属性可以是离散的、连续的，也可以是混合的。 贝叶斯定理给出了小化误差的解决方法，可用于分类和预测。但在实际中，它并不能直接利用，它需要知道据的确切分布概率，而实际上我们并不能确切的给据的分布概率。因此我们在很多分类方法中都会作出某种假设以逼近贝叶斯定理的要求。 决策树(decision tree)一般都是自上而下的来生成的。每个决策或事件（即自然状态）都可能引出两个或多个事件，导致不同的结果，把这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。  决策树就是将决策过程各个阶段之间的结构绘制成一张箭线图，我们可以用下图来表示。

　　车牌系统的车牌切分模块利用了车牌文字的灰度、颜、边缘分布等各种特征，能较好地抑制车牌周围其他噪声的影响，并能容忍一定倾斜角度的车牌。这一算法有利于类似移动式稽查这种车牌图像噪声较大的应用。在车牌识别系统中，通常采用多种识别模型相结合的方法来进行车牌识别，构建一种层次化的字符识别流程，可有效地提高字符识别的正确率。另一方面，在字符识别之前，使用计算机智能算法对字符图像进行前期处理，不仅可尽可能保留图像信息，而且可提高图像质量，提高相似字符的可区分性，字符识别的性。

　　智能车牌识别设备安装在内外，记录车辆的车牌号、存取时间，并结合自动门、栏杆机控制设备，实现车辆的自动管理。在停车场，可以自动计时收费，自动计算停车位数，并计算提示时间。停车费的自动管理可以节省人力，提高效率。

　　对车牌图像从左向右逐列扫描，并记录统计出每列的像素值为 255 的像素的个数，并将结果保存在一位数组 count[  width+ 1]中，其中 count[ i  ]用于存储第i列像素值为 255 的像素的个数。我国车牌的个字符是汉字，根据汉字的特征，设置两个阈值去分割车牌的个汉字字符，两个阈值分别为 threshold 1， threshold 2。从左向右扫描灰度化的车牌图像，个大于阈值 threshold 1的列，即为汉字的开始位置，记为S然后，继续扫描车牌图像，直到寻找到小于阈值 threshold 1的列，记为H ，比较这两列的宽度H-S与 threshold 2的大小，如果H-S