隨著城市交通的快速發(fā)展，車牌識別系統(tǒng)除了在日常停車場管理中起到至關作用，在交通管理、公安安防等領域也得到了廣泛應用。車牌識別系統(tǒng)主要采用了計算機圖像識別技術(shù)，通過掃描圖片或視頻就可以抓取車牌信息。
車牌識別系統(tǒng)主要包括圖像采集、預處理、特征提取和分類識別四個部分。其中，深度學習技術(shù)的應用已經(jīng)成為車牌識別系統(tǒng)的主流。深度學習技術(shù)通過神經(jīng)網(wǎng)絡對車牌圖像進行自動特征提取和分類，大大提高了識別準確率和魯棒性。此外，車牌識別系統(tǒng)還涉及到車牌顏色、字體、大小等信息的識別。目前，國內(nèi)外研究機構(gòu)和企業(yè)都在不斷進行技術(shù)創(chuàng)新和研發(fā)，推動著車牌識別系統(tǒng)不斷前發(fā)展。
車牌識別系統(tǒng)在未來的整個智慧交通領域發(fā)展中將繼續(xù)得到廣泛應用，其中智慧出行領域應用車牌識別系統(tǒng)在車輛道路行駛中實施違章監(jiān)控，而智慧停車領域則采用車牌識別系統(tǒng)在車輛停放過程中采集車輛信息。隨著技術(shù)的不斷創(chuàng)新和發(fā)展，車牌識別系統(tǒng)的識別準確率和魯棒性將不斷提高，為城市交通管理和公安安防等領域提供更加、準確的服務。
傳統(tǒng)車牌識別模式通常采用基于特征的模式。這種模式的特點是通過預處理和特征提取的方式，獲取車牌圖像中的特征信息，再通過分類器對這些特征進行判定。傳統(tǒng)模式需要人工設計特征提取器和分類器，因此識別準確率和魯棒性受到很大的限制。傳統(tǒng)模式的優(yōu)點是運算速度較快，計算量相對較小。
傳統(tǒng)停車場的管理模式主要依靠人工收費和監(jiān)控，存在著人工管理不善、監(jiān)管難度大等問題。而智能道閘通過安裝智能管理系統(tǒng)，實現(xiàn)了監(jiān)控和管理的網(wǎng)絡化、自動化、智能化，做到了實時監(jiān)控、過閘識別、信息交互等多個方面的可視化，使得停車場的管理變得更加、安全、穩(wěn)定。通過運用云計算、大數(shù)據(jù)等技術(shù)，實現(xiàn)停車場的數(shù)據(jù)收集、儲存、分析與查詢等操作，實現(xiàn)對停車場的管控，停車場的規(guī)范化、安全化、智能化。
隨著智能道閘應用的不斷普及，停車場的數(shù)據(jù)量也在不斷增加，包括停車流量、客戶滿意度、車牌信息等多種數(shù)據(jù)類型。這些數(shù)據(jù)的挖掘和分析，不僅可以提供詳細的車輛通行和停車消費等信息，還可以為停車場提供決策支撐，提高停車場的經(jīng)營效益和管理水平。
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