烟台汽车车牌识别定制
车牌识别技术要求能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来，通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等技术，识别车辆牌号、颜色等信息，目前Z新的技术水平为字母和数字的识别率可达到99.7%，汉字的识别率可达到99%。
可查询的数据类型有:车辆出入场记录、卡片管理记录、开关闸记录、管理员收费记录、管理员操作记录。车辆出入场记录车辆出入记录即卡片流通信息的记录，是系统通过对识别出的车牌数据作为ID号来实现信息的采集并储存，如临时车辆进出时间、进出通道（即地点）、当班操作人员、停留时长、抓拍图像等信息“记录在案”以备事后查询，除此之外固定车辆入场时还可以对注册时的车辆信息、车主信息进行提取并保存，将实现“同牌同人同车”的管理和监控。
天气环境的影响。在户外使用车牌识别摄像头时，光线过多会导致车牌反射，降低识别率，夜间照明需要辅助照明不足。其次，在大雨、大雪等天气下，车牌识别率比通常略低。埋地感线圈的位置，间隔。地感线圈与路口之间的间隔不宜过近。一是容易撞到车辆。二是会影响车牌识别率，间隔距离保持在2~3米。识别时出现反应缓慢或电脑崩溃、电脑重启的症状。检查车库数据，及时优化需求,检查操作系统的操作系统是否正常运行。如果不正常，需要重新安装系统，检查网络是否稳定，传输速度是否低，需要调整网络速度。
应用贝叶斯网络分类器进行分类主要分成两阶段。阶段是贝叶斯网络分类器的学，即从样本数据中构造分类器，包括结构学和CPT学；第二阶段是贝叶斯网络分类器的推理，即计算类结点的条件概率，对分类数据进行分类。这两个阶段的时间复杂性均取决于特征值间的依赖程度，因而在实际应用中，往往需要对贝叶斯网络分类器进行简化。根据对特征值间不同关联程度的假设，可以得出各种贝叶斯分类器，Naive Bayes、TAN、BAN、GBN就是其中较典型、研究较深入的贝叶斯分类器。