人工神经网络技术。近几年来，计算机及相关技术发达的一些国家开始探讨用人工神经网络技术解决车牌自动识别问题，例如1994年M.M.M.FANHY等就成功地运用了BAM神经网络方法对车牌上的字符进行自动识别，园区收费系统厂家，BAM神经网络是由相同神经元构成的双向联想式单层网络，每一个字符模板对应着一个BAM矩阵，园区收费系统，通过与车牌上的字符比较，园区收费系统公司，识别出正确的车牌号码。

这种采用BAM神经网络方法的缺点是无映解决识别系统存储容量和处理速度相矛盾的问题。

作为车辆识别标识，车牌有着十分规范的编码方式，给识别提供了便利条件。对每一类型的车牌，其车牌格式类型都是独一的，如普通民用车中，车牌的首字符都为汉字，且为车辆所属省份的简称；第二个字符为字母，园区收费系统方案，且不同字母代表不同的城市。

同时，不同类型的车辆使用何种颜色的车牌也有着严格的规定，如特种车辆均使用白色车牌，民用轿车均使用蓝色车牌等等。

将车牌识别设备安装于出入口，记录车辆的牌照号码、出入时间，并与自动门、栏杆机的控制设备结合，实现车辆的自动管理。应用于停车场可以实现自动计时收费，也可以自动计算可用车位数量并给出提示，实现停车收费自动管理节省人力、提升效率。应用于智能小区可以自动判别驶入车辆是否属于本小区，对非内部车辆实现自动计时收费。在一些单位这种应用还可以同车辆调度系统相结合，自动地、客观地记录本单位车辆的出车情况，车牌识别管理系统采用了车牌识别技术，达到不停车、免取卡，有效提高车辆出入通行效率。

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