避免收費(fèi)漏洞風(fēng)險(xiǎn)：有了車牌識(shí)別系統(tǒng)道閘一體機(jī)后，系統(tǒng)不以IC卡為收費(fèi)介質(zhì)，能夠有效制止換卡、一卡多用等停車場(chǎng)普遍存在的逃費(fèi)手段。同時(shí)，系統(tǒng)具備嚴(yán)密的收費(fèi)解繳、收費(fèi)稽核管理體系，能大程度的避免各種人為原因?qū)е碌氖召M(fèi)漏洞，停車費(fèi)的足額，如實(shí)收取。

車牌識(shí)別系統(tǒng)的字符分割
定位出車牌區(qū)域后，由于并不知道車牌中總共有幾個(gè)字符、字符間的位置關(guān)系、每個(gè)字符的寬高等信息，所以，為了車牌類型匹配和字符識(shí)別正確，字符分割是的一步。字符分割的主要思路是，基于車牌的二值化結(jié)果或邊緣提取結(jié)果，利用字符的結(jié)構(gòu)特征、字符間的相似性、字符間間隔等信息，一方面把單個(gè)字符分別提取出來，也包括粘連和斷裂字符等特殊情況的處理；另一方面把寬、高相似的字符歸為一類從而去除車牌邊框以及一些小的噪聲。一般采用的算法有：連通域分析、投影分析，字符聚類和模板匹配等。污損車牌和光照不均造成的模糊車牌仍是字符分割算法所面對(duì)的挑戰(zhàn)，有待更好的算法出現(xiàn)并解決以上問題。

隨著人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展，車牌識(shí)別系統(tǒng)將進(jìn)一步完善與創(chuàng)新，比如與深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)結(jié)合，能進(jìn)一步提高識(shí)別的準(zhǔn)確性和魯棒性。

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