車牌識(shí)別相機(jī)與智能道閘，在確保車輛完全上磅后，為避免多臺(tái)車輛同時(shí)上磅造成檢斤數(shù)據(jù)錯(cuò)誤，實(shí)行一車一桿制度，當(dāng)車牌識(shí)別相機(jī)識(shí)別車輛車牌信息后，通過車牌識(shí)別相機(jī)控制道閘放行。在地磅前安裝道閘和減速帶，并劃出等候區(qū)域。

隨著機(jī)動(dòng)車輛的不斷增多，城市道路管理和停車管理成為一個(gè)難題，讓城市管理部門為此傷透腦筋。為了禁止車輛在道路兩旁的非機(jī)動(dòng)車道上停車，交通管理部門可謂是使出渾身解數(shù)：有的設(shè)置禁停標(biāo)牌，有的設(shè)立石材路柱，還有的放置石材圓球和擋車花箱等。然而這些方法的效果都很差，很難有效地管制車輛和行人，做到“人車分流”。應(yīng)用自動(dòng)升降柱可以解決這些問題。

現(xiàn)在很多地方都安裝有智能停車場(chǎng)系統(tǒng)，如何穩(wěn)定運(yùn)行是系統(tǒng)關(guān)鍵。如何在管理系統(tǒng)出現(xiàn)問題時(shí)快速解決呢?停車場(chǎng)系統(tǒng)常見故障解決方法分享給大家。
　　車輛牌照區(qū)域識(shí)別的難度主要來自收集到的圖像。由于收集的車牌圖像具有多樣性，以及圖像受雨，霧，光等諸多因素的影響，一些車牌圖像質(zhì)量出現(xiàn)不同程度的區(qū)別。在這種情況下，如果圖像能夠清晰地聚焦，識(shí)別結(jié)果才能夠獲得滿意的結(jié)果。這對(duì)停車系統(tǒng)的光敏部件有一定的要求。攝像機(jī)也需要改進(jìn)一些配置。顯示分辨率，顏色桌面大小調(diào)整。

車牌識(shí)別系統(tǒng)(Vehicle License Plate Recognition，VLPR) 是計(jì)算機(jī)視頻圖像識(shí)別技術(shù)在車輛牌照識(shí)別中的一種應(yīng)用。車牌識(shí)別在高速公路車輛管理中得到廣泛應(yīng)用，電子收費(fèi)（ETC）系統(tǒng)中，也是結(jié)合DSRC技術(shù)識(shí)別車輛身份的主要手段。

車牌識(shí)別系統(tǒng)應(yīng)用范圍很廣,主要應(yīng)用于智能化大廈、大型車流場(chǎng)所、碼頭、機(jī)場(chǎng)、購(gòu)物中心、商業(yè)區(qū)等地方,以達(dá)到停車用戶進(jìn)出方便、快捷、安全,物業(yè)公司管理科學(xué)、服務(wù)文明的目的。
車牌識(shí)別技術(shù)原理都是一樣的，具體流程如下：圖像捕捉與獲取、車牌定位、字符分割字符識(shí)別、輸出結(jié)果。不一樣的是在上述環(huán)節(jié)中采用不同的技術(shù)，比如作為核心技術(shù)的車牌定位，就可能用到(1)自適應(yīng)邊界搜索法、(2)區(qū)域生長(zhǎng)法、(3)灰度圖像數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)運(yùn)算法、(4)基于字符串特征增強(qiáng)的分割方法、(5)模糊聚類法、(6)基于灰度圖的車牌定位和分割法、(7)DFT變換法等等。這些技術(shù)本身都不難，難的是如何根據(jù)具體的現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境，選擇具針對(duì)性的算法。以國(guó)內(nèi)的啟智暢想車牌識(shí)別系統(tǒng)為例，他們采用一種叫啟發(fā)式融合定位算法，也就是不僅僅利用單一一種定位方法，算法內(nèi)部對(duì)場(chǎng)景分類，然后針對(duì)不同的場(chǎng)景選擇一種或者多種算法，以算法效果。核心技術(shù)不在定位算法本身，而是核心算法周邊算法的“啟發(fā)”、“學(xué)習(xí)”與“結(jié)合”。