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节省停车场成本 无人值守停车场省去了停车场管理人员费用、还通过布置智能灯节省场内电费，大节省了停车场的管理运营成本，增加了停车场收益。 第五:提高用户体验度无人值守停车场管理系统全程由车主自助完成，车主可以自主控制停车的一系列操作过程，清晰直观，便捷，帮车主节省了时间，提高了车主的停车体验度。车牌自动识别，进出场车辆。目前市场上的无人值守停车场均采用视频识别触发，软杰智能数字车牌识别相机通过技术手段，识别高达到8字符，识别率为99.8%以上，提升通行速度，提高业主尊享服务感受。
车牌识别结果决策模块识别结果决策模块，具体地说，决策模块利用一个车牌经过视野的过程留下的历史记录，对识别结果进行智能化的决策。其通过计算观测帧数、识别结果稳定性、轨迹稳定性、速度稳定性、平均可信度和相似度等度量值得到该车牌的综合可信度评价，从而决定是继续跟踪该车牌，还是输出识别结果，或是拒该结果。这种方法综合利用了帧的信息，减少了以往基于单幅图像的识别算法所带来的偶然性错误，大大提高了系统的识别率和识别结果的正确性和性。
车辆进出管理，在出入口安装车牌识别设备，记录车辆的牌照号，深入时间，结合自动门栏杆机的控制设备，实现车辆的自动化管理。它可以用在停车场，实现自动定时收费。它还可以自动计算可用停车位的数量并给出提示，实现停车费的自动管理，以节省人力，提高效率。智能小区的应用可以自动判断车辆是否进入本小区，并自动对非内部车辆进行自动计时收费。
贝叶斯分类器的特点是: 贝叶斯分类并不把一个对象对地指派给某一类，而是通过计算得出属于某一类的概率，具有大概率的类便是该对象所属的类； 一般情况下在贝叶斯分类中的属性都潜在地起作用，即并不是一个或几个属性决定分类，而是的属性都参与分类； 贝叶斯分类对象的属性可以是离散的、连续的，也可以是混合的。 贝叶斯定理给出了小化误差的解决方法，可用于分类和预测。但在实际中，它并不能直接利用，它需要知道据的确切分布概率，而实际上我们并不能确切的给据的分布概率。因此我们在很多分类方法中都会作出某种假设以逼近贝叶斯定理的要求。 决策树(decision tree)一般都是自上而下的来生成的。每个决策或事件（即自然状态）都可能引出两个或多个事件，导致不同的结果，把这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。 决策树就是将决策过程各个阶段之间的结构绘制成一张箭线图，我们可以用下图来表示。