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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。
车牌识别系统可以在识别过程中比较数据，并与背景大数据中的可疑车辆进行比较。一旦确定，它可以自动报警并有效协助警察。同时，安装在社区和学校出入口的车牌识别器还可以自动识别内部和外部车辆，从而提高了社区、学校的安全性。
车牌区域定位完成之后，由于提取出来的车牌区域内的车牌图像可能存在倾斜现象，因此，在车牌字符分割之前，需要判断车牌图像是否倾斜。在车牌倾斜的情况下，需要准确的求得车牌的倾斜角度，然后把发生倾斜的车牌校正过来，为接下来的字符分割创造条件，这就是车牌的倾斜校正。常用的倾斜校正算法包括Radon变换、Hough变换。在车牌的倾斜校正完成之后，需要去除车牌的上下、左右边界，然后才能把车牌上的字符一个个的分割出来，得到一个单独的车牌字符图像，为后续的车牌字符识别做好准备，即车牌的字符分割。
计时限额收费规则免费时长:即:≤30分钟，收费0元，超过30钟，停车时长超过30分钟则不存在所谓的免费了，首段收费时长包含免费时长，是否有免费时长可自定义设置。如停车1.5个小时，计算方法是按照5元+1元=6元，而不是减去30分钟按一个小时收5元计算。基本费时长:即:30分钟<基本费时长≤1小时，收费5元。计费时长:超过基本费时长按间隔时长收费，即:大于1小时后按1元/小时收费，不足1小时按1小时计算。如:入场时间08:00，出场时间:11:00，停车时长为3小时整，则收费为:5元+1元+1元=7元，在未达到高收费限额前随着时间的延长继续累加。