后台管理
后台管理体系的功能应该包括：
1、识别结果和车辆图像数据的可靠存储，当多功能的车牌识别系统操作使得网络出差错时能保护图像数据不会丢失，同时便于事后人工排查；
2、车牌识别有效的自动比对和查询技术，南京车牌识别，被识别的车牌照号码要同数据库中成千上万的车牌号码自动比对和提示报警，如果车牌照号码没有被正确读取时就要采用模糊查询技术才能得出相对“较佳”的比对结果；
识别速度
识别速度决定了车牌识别摄像机是否能够满足实际应用的要求。一个识别率很高的系统，车牌识别系统报价，如果需要几秒钟，甚至几分钟才能识别出结果，那么这个系统就会因为满足不了实际应用中的实时要求而毫无实用意义。例如，在高速公路收费中车牌识别应用的作用之一是减少通行时间，速度是这一类应用里减少通行时间、避免车道堵车的有力保障。国际交通技术提出的识别速度是1秒以内，越快越好。
车牌识别牌号识别流程
1、牌号定位
自然环境下，汽车图像背景复杂、光照不均匀，车牌识别道闸一体机，如何在自然背景中准确地确定牌照区域是整个识别过程的关键。车牌识别首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索，找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，最后选定一个较佳的区域作为牌照区域，并将其从图像中分离出来。
2、牌号字符分割
完成牌照区域的定位后，再将牌照区域分割成单个字符，车牌识别停车收费，然后进行识别。字符分割一般采用垂直投影法。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符间或字符内的间隙处取得局部较小值的附近，并且这个位置应满足牌照的字符书写格式、字符、尺寸限制和一些其他条件。车牌识别利用垂直投影法对复杂环境下的汽车图像中的字符分割有较好的效果。
3、牌号字符识别
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，然后与所有的模板进行匹配，选择较佳匹配作为结果。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。
管理方便
对于车主来说，出入再也不受停车卡的限制，而且对于自己的停车时长收费等，都是有迹可循，更方便维权。
停车场管理方对于车主的管理更加简单，避免了一卡多车给停车场造成的损失，也免去办理卡片的成本，车牌识别减少管理的工作。而且智能车牌识别系统，也不单单是简单的放闸功能，在大数据时代，车牌识别能够通过云端数据登记，后期通过分析，用可视化的图表来直观的展示停车场的经营情况。
车牌识别系统还通过互联网衍生了一套完整的服务方案，无论是针对车主提供的汽车服务，还是针对物业的管理服务，都是停车场系统出入口管理智能化的一次重大变革。相信再过不久，传统的刷磁卡识别方式会退出历史舞台，停车场将会迎来智慧停车的新时代。
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