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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。
无人值守车牌识别管理系统相对传统的设备有诸多优势: 通过视频车牌识别技术可以实现不停车通行，无需要拿卡和人工收费，节省车主时间，提高通行速度。 防乱收费和错计费 由于停车系统全程电子计时、线上支付，车主可以清晰直观地看到停车费的具体结算步骤，避免了传统人工收费的各种弊端。 停车场车位使用率高 车辆进出速率高、车主可以寻停车位和反向寻车，使得车位利用率增加，降低传统停车场内车主找车、进出场等待的一系列时间里车位的空置率。
在一些单位，该应用还可以与车辆调度系统结合，自动客观地记录本单位车辆的车辆情况。车牌识别管理系统采用车牌识别技术提高进出效率。——自动放行，进入指定牌照信息输入系统，并自动读取车辆牌照，查询内部数据库。
车牌识别知系统识别不到车牌的情况还是很少的，现在有多种触发方式存在，可选个佳识别效果的触发方式，比如火眼臻睛车牌道识别系统建议选择虚拟线圈，通过计算该区域内内的灰度(或颜容)的变化而判断是否有车辆进入到区域中。车牌识别系统在就是一个由硬件和软件组成的车牌识别系统，通过摄像机采集图袭像，进行字符识别，识别车牌号，在进行输出。主要是由前端摄像头，车牌识别系统，后台电脑系统。前端包括摄像机，补光器，图像采集；车牌识别系统包括字符识别，车牌定位，还有地感线圈系统。