车牌识别的方法大致
目前对车牌识别的方法大致可以分为三类，模板匹配，SVM，和深度学习的方法，其中，深度学习的方法用的更加广泛，深度学习上采用车牌识别的方法可分为直接检测算法和间接检测算法。对于车牌识别，有着不同的数据集，我们需要对不同公共数据集进行比较和说明，然后对针对不同的数据集，工作站，精度和时间进行比较，这样才能的衡量算法的优势和劣势，然后再对未来研究方向进行展望
小区车牌识别
车牌识别的方法大致
目前对车牌识别的方法大致可以分为三类，模板匹配，SVM，和深度学习的方法，其中，深度学习的方法用的更加广泛，深度学习上采用车牌识别的方法可分为直接检测算法和间接检测算法。对于车牌识别，有着不同的数据集，我们需要对不同公共数据集进行比较和说明，然后对针对不同的数据集，工作站，精度和时间进行比较，这样才能的衡量算法的优势和劣势，然后再对未来研究方向进行展望。
核心特色
优化的嵌入式车牌识别算法：综合识别率高于99.58%；
优异的成像自动控制：自动跟踪光线变化、有效抑制顺光和逆光；夜间抑制汽车大灯；补光灯基于图像分析算法进行控制，避免了传统基于光敏电阻补光的不稳定性；可脱机运行：前置数据存储功能； 无车牌车辆智能处理：多触发机制保证无车牌（或严重污损等）车辆的正常通行管理。
完善的信息记录
车牌识别系统在整个操作过程中能有效的识别整个车辆的信息情况，并且进行相应的记录以便能跟踪了解到车辆的去向或停留时间信息，从车辆进入到车库内到整个跟踪都能提供完善的信息记录提高了车辆的安全性停靠。
一步到位的车辆管控识别
车牌识别系统不但能有高清晰的摄像头进行拍摄识别，不论是在夜间还是在大雾的情况都能抓拍住高清晰的车牌信息，而且能根据车辆停靠时间的长短进行有效的计费运算，帮助业主节省下大量的管控操作工作实行一步到位便利省事。
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