应用于停车场可以实现自动计时收费，也可以自动计算可用车位数量并给出提示，实现停车收费自动管理节省人力、提率。应用于智能小区可以自动判别驶入车辆是否属于本小区，对非内部车辆实现自动计时收费。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BAM矩阵，通过与车牌上的字符比较，识别
人脸识别系统安装
应用于停车场可以实现自动计时收费，也可以自动计算可用车位数量并给出提示，实现停车收费自动管理节省人力、提率。应用于智能小区可以自动判别驶入车辆是否属于本小区，对非内部车辆实现自动计时收费。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BAM矩阵，通过与车牌上的字符比较，识别出正确的车牌号码。在一些单位这种应用还可以同车辆调度系统相结合，自动地、客观地记录本单位车辆的出车情况，车牌识别管理系统采用了车牌识别技术，达到不停车、免取卡，有效提高车辆出入通行效率。
影响系统识别率。因此，将视频车辆检测与牌照自动识别相结合具备一定的技术难度。为了进行车牌识别，需要以下几个基本的步骤：1、 牌照定位，定位图片中的牌照位置；2、牌照字符分割，把牌照中的字符分割出来；3、牌照字符识别，把分割好的字符进行识别，终组成牌照号码。车牌识别过程中，牌照颜色的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常与车牌识别互相配合、互相验证。识别速度决定了一个车牌识别系统是否能够满足实时实际应用的要求。
关键还是识别率，所以应用纯车牌识别系统的核xin是要一套高识别率的车牌识别产品，国内识别率能达到90%以上的识别率的就很少，而纯车牌识别系统一般要求98%以上的识别率，国内当前能达到这个标准的只有火眼臻睛车牌识别等少数几家；汽车牌照自动识别技术是一项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。再的技术也达不到的识别率，比如无牌车或者肉眼都不能识别的车牌，所以需要一套好的“非车牌识别处理机制”。
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