车牌识别收费系统是车牌识系统和称重两种系统相结合，实现工厂、矿业等运输辆进出称重的防作弊管理。在无人干预的情况下迅速、准确、安全、稳定、可靠地完成称重流称，实现计量过程中信息采集的全自动化管理。工厂内部车辆和外部车辆智能化管理，清析显示车辆称重情况，是进货还是出货，防止车辆出货时带走工厂货物或进厂时少货情况的产生，充分保障工厂的利益和国家的财产不会受到损失。车牌识别相机与称重计量软件结合，实现车辆的自动识别、避免出现物资种类的混装。通过开发相应软件模块将车牌识别相机接入称重系统，然后分别安装车辆在地磅、仓库等需要称重的位置，当车辆称重时车牌识别相机自动识别车牌号码，将对应的计量信息上传到称重计量软件中，从而有效掌控厂区内各车辆动态，并保证车辆在装卸物资时不会因进错仓库，造成混装情况。

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。

人脸图像采集：不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来，比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。当用户在采集设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。人脸检测：人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，并利用这些特征实现人脸检测。主流的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法，Adaboost算法是一种用来分类的方法，它把一些比较弱的分类方法合在一起，组合出新的很强的分类方法。人脸检测过程中使用Adaboost算法挑选出一些最能代表人脸的矩形特征(弱分类器)，按照加权投票的方式将弱分类器构造为一个强分类器，再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器，有效地提高分类器的检测速度。

在众多车辆中，总不会缺少“黑名单”车辆，例如：被通缉或挂失的车辆、欠交费车辆、未年检车辆、闯祸逃逸及违章车辆等，一个一个去查太麻烦了，哈尔滨无人值守收费系统有什么设备可以自动监测呢？车牌识别系统便能如此。只要将违规车辆的号码牌输入到后台系统中，一旦这种非法车辆出来活动，在车牌识别系统监测的路口监测到之后，无人值守收费系统厂家后台系统便会发出警报，正确率高达99%。车牌识别系统的功能远远不止于此，真地智能车牌识别系统更是在无限的可能中继续探索，不断追求更大的发展。

固定车、月租车实现脱机进出：固定车、月租车不受脱机的影响，正常进出，语音显示屏人性化友好提示，进出记录保存至摄像机。计算机恢复工作后，自动上传，彻底颠覆目前市场上月租车只能开闸，没有进出记录和友好提示的囧境，同时改变了软识别在脱机状态下，系统瘫痪的局面。无牌车可自动进出：无牌车采用车主微信扫码或远程值守人员协助系统控制道闸开闸放行。缴费方式灵活多样：支持临时车自助缴费，月租车自助延期等，微信、支付宝多种电子支付、现金缴费以及现金找零并存、自助提供定额发票等功能，避免了无现金运营风险。不用担心找零，提高车辆通行速度，同时降低停车场人工管理成本，从而提高车场车位运转能力和收入。