在高速通行与停车场缴费时，车主们都要停下车辆去现金支付或扫码支付，这样的付费方式不仅会造成交通拥堵，还或多或少给车主们增添了一丝烦恼，停车场车牌识别收费系统在一定程度上可以解决这些问题。车牌识别系统通过技能结合电子不泊车收费体系(ETC)辨认车辆，过往车辆经过道口时无须泊车，即能够完结车辆身份主动辨认、主动收费。大大节省了时间，增加了工作效率。车牌识别系统可以帮你寻找车位：在进入停车场车库时，你会不会像一只无头的苍蝇在哪里飞来窜去，毫无目的地在寻找空车位，运气好时很快就能找到，运气不好时怎么也找不到，面对这样的窘况，你会怎么办呢？车牌识别系统连接LED显示屏，可实时播放车位情况，车主们只需对号入座即可，大大节省了时间成本。

1) 牌照定位，定位图片中的牌照位置2) 牌照字符分割，把牌照中的字符分割出来;3) 牌照字符识别，把分割好的字符进行识别，最终组成牌照号码。车牌识别过程中，牌照颜色的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常与车牌识别互相配合、互相验证。1) 牌照定位:自然环境下，汽车图像背景复杂、光照不均匀，如何在自然背景中准确地确定牌照区域是整个识别过程的关键。首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索，找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，最后选定一个较好的区域作为牌照区域，并将其从图像中分离出来。2) 牌照字符分割:完成牌照区域的定位后，再将牌照区域分割成单个字符，然后进行识别。字符分割一般采用垂直投影法。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符间或字符内的间隙处取得局部最小值的附近，并且这个位置应满足牌照的字符书写格式、字符、尺寸限制和一些其他条件。利用垂直投影法对复杂环境下的汽车图像中的字符分割有较好的效果。3) 牌照字符:识别方法主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。基于模板匹配算法首先将分割后的字符二值化并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小，然后与所有的模板进行匹配，选择好的匹配作为结果。基于人工神经网络的算法有两种:一种是先对字符进行特征提取，然后用所获得特征来训练神经网络分配器;另一种方法是直接把图像输入网络，由网络自动实现特征提取直至识别出结果。

一个车牌识别系统是否实用，最重要的指标是识别率。国际交通技术作过专门的识别率指标论述，要求是24小时全天候全牌正确识别率85%~95%。为了测试一个车牌识别系统识别率，需要将该系统安装在一个实际应用环境中，全天候运行24小时以上，采集至少1000辆自然车流通行时的车牌照进行识别，并且需要将车辆牌照图像和识别结果存储下来，以便调取查看。然后，还需要得到实际通过的车辆图像以及正确的人工识别结果。之后便可以统计出以下识别率:1、自然交通流量的识别率=全牌正确识别总数/实际通过的车辆总数.2、可识别车牌照的百分率=人工正确读取的车牌照总数/实际通过的车辆总数3、可识别全牌正确识别率=全牌正确识别的车牌照总数/人工读取的车牌照总数这三个指标决定了车牌识别系统的识别率，诸如可信度、误识率等都是车牌识别过程中的中间结果。

人脸识别设备主要用于身份识别。由于视频监控正在快速普及，众多的视频监控应用迫切需要一种远距离、用户非配合状态下的快速身份识别技术，以求远距离快速确认人员身份，实现智能预警。人脸识别技术无疑人脸识别主要用于身份识别，人脸识别设备的选择，采用快速人脸检测技术可以从监控视频图象中实时查找人脸，并与人脸数据库进行实时比对，从而实现快速身份识别。脸识别具有这方面的特点，它完全利用可见光获取人脸图像信息，而不同于指纹识别或者虹膜识别，需要利用电子压力传感器采集指纹，或者利用红外线采集虹膜图像，这些特殊的采集方式很容易被人察觉，从而更有可能被伪装欺骗

管线敷设相对比较简单，在管线敷设之前，对照停车场系统原理图及管线图理清各信号属性、信号流程及各设备供电情况；信号线和电源要分别穿管，对电源线而言，无人值守车牌识别一体机车牌识别系统不同电压等级、不同电流等级的线也不可穿同一条管。地感线圈的埋设：地感线圈的埋设一般跟管线敷设同时进行，车牌识别一体机车牌识别系统价格具体方法参阅相关图纸。停车场系统所有线材型号：（1）.通讯线（管理电脑至出入口机）：RVVP4*0.5mm2，（2）.控制线（出入口机至道闸）：RVVP4*0.5mm2，（3）.视频线（出入口摄橡机至管理电脑）：CAT5网线，（4）.地感线：耐高温抗腐蚀单股多芯1.5mm2导线绕制6圈，埋放深度3cm—5cm;（5）.电源线：（供电至读卡机、道闸、摄像机）RVV3*1.5 mm2；7.3设备安装、接线。