五指山无人值守升降柱定制
识别速度:硬识别系统:整车车牌识别速度小于0.4秒，充分满足车流量大时的需要；软识别系统:整车车牌识别速度大于3秒，甚至更长，速度让人忍受。环境适应性硬识别系统:能在夜晚、阴天、雨天等各种光照条件下正常工作；软识别系统:上述条件下，甚至一天的不同时间内，识别准确率起伏很大。车速适应性:硬识别车牌识别系统:车速在0－120Km/H范围内均能稳定识别；应用范围广泛，高速公里使用该类设备。软识别车牌自动识别系统:车速大于40Km/H时，识别率急剧下降，现被引入停车场场系统中，有待进一步完善。
汽车牌照自动识别技术
它是利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。通过对图像的采集和处理，完成车牌自动识别功能，能从一幅图像中自动提取车牌图像，自动分割字符，进而对字符进行识别。其硬件基础一般包括触发设备(监测车辆是否进入视野)、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机(如计算机)等。
高速公路超速抓拍系统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。
基于分类器的字符识别基于分类器的字符识别，是目前应用较广的一种车牌识别方式。其主要的思路是通过对样本数据的学，达到自动将数据分类到已知类型。分类器其实是一种数学模型，目前有很多类型的分类器，包括Bayes分类器、决策树模型、BP神经网络分类器等。 贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率，选择具有大后验概率的类作为该对象所属的类。也就是说，贝叶斯分类器是小错误率意义上的优化。