武汉汽车车牌识别定制
百万高清摄像机，辨认率更高； 车牌识别系统不仅运用于停车管理，也运用于城市交通管控，常见的问题有以下几种情况:对污损的车牌识别效果不佳车牌识别系统的环境适应性需加强高分辨率和识别速度之间的矛盾车牌定位和车牌字符的分割停车场车牌识别系统出现问题的解决方法如下:感光部件对外部环境的处理外部环境是影响车牌识别的主要因素，在采集车辆图像时，由于使用环境的光线变化对车牌识别抓拍的图像影响很大。所以要解决因环境问题造成车牌识别的识别率低下，要依靠车牌识别摄像机的感光部件对外部环境的处理。
决策树模型的特点:与其他分类算法相比，决策树模型有以下优点:可理解性强、速度快。一般决策树模型缺点是:缺乏伸缩性:由于进行深度优先搜索，所以算法受内存大小限制，难于处理大训练集。为了处理大数据集或连续量的种种改进算法（离散化、取样） 不仅增加了分类算法的额外开销，而且降低了分类的准确性，对连续性的字段比较难预测，当类别太多时，错误可能就会增加的比较快，对有时间顺序的数据，需要很多预处理的工作。在有噪声的情况下，拟合将导致过分拟合（overfitting），即对训练数据的拟合反而不具有很好的预测性能。
在一些单位，该应用还可以与车辆调度系统结合，自动客观地记录本单位车辆的车辆情况。车牌识别管理系统采用车牌识别技术提高进出效率。——自动放行，进入指定牌照信息输入系统，并自动读取车辆牌照，查询内部数据库。
摄像机共用性硬识别系统:停车场管理系统可与监控系统共用摄像机，对系统影响。软识别系统:不可共用，否则对停车场收费系统稳定性和识别率造成严重影响。兼容能力硬识别系统:无需工业IO卡的支持，借道停车场控制系统（PLC）可直接与各类IC、ID、纸票等类型停车场无缝兼容，实现车牌号与卡号一致才能进出的自动识别、自动打印车牌号等功能。软识别系统:依赖IO卡进行车辆检测、开关道闸等动作，与停车场系统只是软件嵌入关系，硬件无联系。工程量大，用线多，稳定度差。