字符识别：对分割之后的字符进行收缩、提取字符的特性，分类之后与数据库中标准的字符进行比对，后识别出字符的图像，这是字符识别的整个过程。字符识别的两个重要点为字符特征提取和模式的匹配，该体系主要有以下几种方式：一种方式是用字符的结构特性及其变换进行特征提取，这种方式对于字符的倾斜以及字符的变形等等都有很高的兼容性，但它在运算过程中太复杂，且对计算机的性能要求很严格。另一种方式是统计字符特征对其特征进行提取，目前，大部分的字符识别都运用了这种方式。在字符特征提取中，能够借助字符投影的特征及轮廓特征构成字符特征的矢量，然后对汽车牌照字符的特征进行匹配，这样就拥有了清晰的识别率。
通过规范车辆档案登记，停车场车牌识别系统维修电话，消除非社区业主和租户车辆登记，改善社区地面停车秩序系统投入使用前后的使用;对系统中的地下室车辆和地面车辆进行分类，以限制地下车辆的长期占用地面停车位;系统中耗时的车辆采用不同的收费标准，有效减少了夜间外来车辆停放在社区内。在车牌识别系统的帮助下，社区车辆管理方法的相关规定将在系统中得到巩固。同时，行业会和财产将认真履行职责，业主/车主将合作。目前，社区地面停车秩序井然，台前停车场车牌识别系统，基本可以满足社区业主的正常停车。需求方面，很少有违规停车事件。
车牌识别技术和定位系统的研究，在我国已经有十余年的发展，该系统目前应用仍处于起步阶段，该系统采用成熟的大规模投资还没有出现，车牌识别系统作为提高交通管理的有效工具，技术水平依然需要完善。当今许多实际应用场合，如在繁忙交通路口临时对欠税费、报废、挂失等车辆的稽查，则监视区域比较复杂，停车场车牌识别系统维修，现有识别方法无法直接应用；而且多数情况下，同时出现多辆汽车，背景有广告牌、树木、建筑物、斑马线以及各种背景文字等，停车场车牌识别系统供应商，现有的识别方法也不能很好适应多变的环境。车牌自动采集和管理及其他相关信息流量管理，园区车辆管理，停车场管理，交jing督察和重大意义等方面，并成为信息处理技术的一个重要的研究课题。
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