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　　决策树模型的特点:与其他分类算法相比，决策树模型有以下优点:可理解性强、速度快。一般决策树模型缺点是:缺乏伸缩性:由于进行深度优先搜索，所以算法受内存大小限制，难于处理大训练集。为了处理大数据集或连续量的种种改进算法（离散化、取样）  不仅增加了分类算法的额外开销，而且降低了分类的准确性，对连续性的字段比较难预测，当类别太多时，错误可能就会增加的比较快，对有时间顺序的数据，需要很多预处理的工作。在有噪声的情况下，拟合将导致过分拟合（overfitting），即对训练数据的拟合反而不具有很好的预测性能。

　　汽车牌照自动识别技术

　　它是利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。通过对图像的采集和处理，完成车牌自动识别功能，能从一幅图像中自动提取车牌图像，自动分割字符，进而对字符进行识别。其硬件基础一般包括触发设备(监测车辆是否进入视野)、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机(如计算机)等。

　　车辆管理临时车辆临时车辆是只在停车场内进行短时间停留的车辆，使用数量比较多，使用次数相对比较频繁，在车辆入场时自动识别车牌、入场时间、通道等基本信息与车牌号绑定，再在出场时进行数据的计算并得出收费结果，同时收费人员收费后确认放行。固定车辆也分月/年/期卡，是按照一个固定时段一次性缴纳费用的收费方式，如:100元/月，固定车辆以时间的期限来控制其是否刷卡有效，收费周期可按月/季度/半年/年，一次性缴费后，在规定期限内可不限次数的在停车场内流通，当场不需再交停车费。

　　车牌识别技术要求能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来，通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等技术，识别车辆牌号、颜等信息，目前Z新的技术水平为字母和数字的识别率可达到99.7%，汉字的识别率可达到99%。在停车场管理中，车牌识别技术也是识别车辆身份的主要手段。在深圳市公安建设的《停车库（场）车辆图像和号牌信息采集与传输系统技术要求》中，车牌识别技术成为车辆身份识别的主要手段。