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用户管理分角使用系统可以分多种角使用，如:管理员、普通管理员、财务人员、岗亭收费员等，可按实际情况划分，同时使用互不干扰。一套智能停车场管理系统可以同时给多个不同角的人员进行操作和使用，根据管理处的实际人员配置由系统管理员对其开通帐号并授予该用户相关的使用权限，达到合理分工，各尽其能，互不影响的效果。可根据角的不同授予其不同操作的权限，未授权的功能不能访问和对其操作，系统有一个统一的管理员，他有权利对系统参数和设置进行修改，也可以由他授予不同角的使用人员以不同的使用权限。如:岗亭收费人员就只授予其一些简单的与收费相关的权限，财务人员就只授予其与记录、账务统计方面的权限等。
由于车牌识别设备一般都是安装在室外，且汽车车身不可能是完全整洁的、无污垢的，车牌上也可能存在泥点、污渍等杂质，因此采集到的图像中难免会存在一些噪声点。这些看似不起眼的噪声点或多或少的都会影响到定位的准确率。
基于特征统计匹配算法基于特征统计匹配算法主要原理是先提取输入模式的车牌字符统计特征，再按照一定的规则与所确定的决策函数进行分类判断。字符的统计特征包括像素块数、字符的轮廓数、轮廓的形状等。像素块是指二值化图像中上、下、左、右四个方向上相互连通的白素区域所组成的一个连通区域的像素块，由此可知，汉字字符的像素块大于1，英文字母和数字的像素块数是1。汉字的识别是将字符点矩阵看作是一个整体，根据每个字符的笔画特征点不同，将字符分解为横、竖、撇、捺等一种或几种的组合，经过统计从而得到相应的特征，接着再与字符库中的特征集进行匹配，获取输入字符的识别结果。在实际的应用中，由于外部原因造成了字符常常会出现模糊、倾斜等情况，导致了部分字符无法正确识别。
基于分类器的字符识别基于分类器的字符识别，是目前应用较广的一种车牌识别方式。其主要的思路是通过对样本数据的学，达到自动将数据分类到已知类型。分类器其实是一种数学模型，目前有很多类型的分类器，包括Bayes分类器、决策树模型、BP神经网络分类器等。 贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率，选择具有大后验概率的类作为该对象所属的类。也就是说，贝叶斯分类器是小错误率意义上的优化。