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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%。在停车场管理中，车牌识别技术也是识别车辆身份的主要手段。在深圳市公安建设的《停车库（场）车辆图像和号牌信息采集与传输系统技术要求》中，车牌识别技术成为车辆身份识别的主要手段。
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。
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。
车流量分析在注册时记录了车辆、车主等比较全面的信息。用于查询的条件有:车主名、出入场时间、车类型、车牌、操作员，该查询有模糊查询功能。用于查询的类型有:发行记录、延期记录、充值记录。开关闸记录查询开关闸记录是专门针对岗亭人员不经过车牌识别而直接使用道闸控制盒开闸放行操作的记录，记录的信息有:开闸通道、操作时间、抓拍图像、操作者。可以有效的在临时车出场时不经过正常的车牌识别起杆而是使用手动起杆将需要收取停车费用的车辆放行的情况，可以更加全面，更加的对停车场进行管理。