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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%。
系统抓拍超速的车辆和识别车牌号码,并通过公安专网将超速车辆的车牌号码传达到各出口处罚点,各出口处罚点用车牌识别设备对出口车辆进行车牌识别,与己经收到的超速车辆的号码对比,一旦号码相同立即报警。当车辆进入停车场时,收费系统抓拍车辆图片进行车牌识别,保存车辆信息和进入时间,并语音播报空闲车位,当车辆离 停车场时,收费系统自动识别出该车的车牌号码和保存车辆离 的时间,并在数据库中查找该车的进入时间,计算出该车的停车费周,车主交完费用后,收费系统自动放行。停车场收费系统不但实现自动化管理,节约人力,而且还了车辆停放的性。
按时长有规律递增收费方式计时限额和分段计时收费规则就按时长有规律递增的收费方式，此类收费方式都是用出场时间减去入场时间得出一个时间差，再用此时间差根据统一的规则来计算收费，收费金额依时间而递增，时间越长收费越多。一般分为三个部分计算,即:免费时长、基本费时长、计费时长。此种收费规则之所以称为“按时长有规律递增”方式，因其计算结果是按照首段收费+间隔收费而得，首段收费可理解为消费，相当于计程车的“起步价”，起步价过后按照**元/公里往上累加；同理，停车场计费，首段收费过后的间隔收费便是按**元/小时往上累加，如果系统未设置高限制则一直无上限的累加，直到出场。
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。