自动放行
将的牌照信息输入系统，系统自动地识读经过车辆的牌照并查询内部数据库。对于需要自动放行的车辆系统驱动电子门或栏杆机让其通过，对于其它车辆系统会给出警示，由值勤人员处理。可用于特殊单位（如军事管理区、保密单位、重点保护单位等）、路桥收费卡口、住宅区等。
牌照号码自动登记
交通监管部门每天都要处理大量的车辆图片，一般由人工辨识车牌号码再输入管理系统，这种方
门禁翼闸
自动放行
将的牌照信息输入系统，系统自动地识读经过车辆的牌照并查询内部数据库。对于需要自动放行的车辆系统驱动电子门或栏杆机让其通过，对于其它车辆系统会给出警示，由值勤人员处理。可用于特殊单位（如军事管理区、保密单位、重点保护单位等）、路桥收费卡口、住宅区等。
牌照号码自动登记
交通监管部门每天都要处理大量的车辆图片，一般由人工辨识车牌号码再输入管理系统，这种方式工作量大、容易疲劳误判。采用自动识别可以减少工作强度能够大幅度提高处理速度和效率。这种功能可用于电子系统、道路监控系统等。
人工神经网络技术。近几年来，计算机及相关技术发达的一些开始探讨用人工神经网络技术解决车牌自动识别问题，例如1994年M.M.M.FANHY等就成功地运用了BAM神经网络方法对车牌上的字符进行自动识别，BAM神经网络是由相同神经元构成的双向联想式单层网络，每一个字符模板对应着个BAM矩阵，通过与车牌上的字符比较，识别出正确的车牌号码。这种采用BAM神经网络方法的缺点是无映解决识别系统存储容量和处理速度相矛盾的问题。
随着越来越多的人群对车的购买力的提升，好多人日常都是开车的，不管是上班还是会客，这也导致了停车场的需求变得格外多，如果这时候一个停车场的武汉道闸系统有故障的话，那就不仅是客源的流失这么简单啦，因此对于一些管理停车场的人员来说，懂得一些基本的错误原因还是很重要的。那么，车牌识别系统的一些常见的识别错误的原因及如何解决呢
图像拍摄不清楚
车牌区域定位的困难主要是来自于采集的图像，由于采集的车牌图像的多样性，并且采集图像时受到许多因素的影响，如雨天、大雾、光线等，使得有一些车牌图像质量出现不同程度的差异。
解决建议：这种情况一般只有在图像聚焦清晰的情况下，识别结果才能达到比较满意的效果。那这对停车场系统的感光部件就有一定的要求了，视频的摄像机也就要提高一些配置啦，看看视频设置不正常(设置正常)，显示器分辨率、颜色桌面大小调节。
车牌识别流程
1、车辆检测：识别车辆车型，确定这是一辆汽车而不是只是一个车牌;
2、图像采集和处理：边缘提取，进行灰度矫正对图像进行平滑处理;
3、车牌号码、颜色识别;
3、车牌字符识别;
4、输出结果;
车牌识别产品有五大核心总结
1、拍照全，除了常见的蓝牌、黄牌、警牌外，还包括了农用车牌、新能源车牌(绿牌)、教练车牌、大车牌、还有新出的应急车牌;
2、识别速度快，达到了毫秒级别，优化了识别算法和车牌定位;
3、车牌宽度低，识别距离远;
4、识别率高，
5、纯C代码编写
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