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   汽車發展的普及化、大眾化、快速化,給人民群眾生產生活帶來極大便利的同時,也給我們的城市環境帶來諸多不利影響,特別是汽車增長過快造成的城市交通問題,已經越來越突出地擺在我們的面前.面對種種停車困難現象,現階段緩解辦法就是安裝智能停車場系統.

   "停車難、停車亂"問題還未根本解決,當停車位供不應求、奇貨可居,相應的停車場的價格就會升高,于是在"停車難"的基礎之上又出現了"停車貴",收費慢.還有其他問題,比如是否有車位?哪個位置車位多?停車后怎么尋找車輛,也是個令人頭疼的問題.這時候,如何選擇一款實用的智能停車場系統,顯得格外重要.

   前一哪類步驟穩定性較強，但需求事前在待測車輛上裝配所需設置，這在不少境況下是難以殺青的。而基于圖片辦理的步驟具備投資少、順應性強、裝配庇護便利等特性，而且不妨把車牌辨認同車型、車色、車速的辨認糾合起來，構成功能完善的車輛消息管理體系。因而，交通管理部門、公路管理部門均將基于圖片辦理的車牌辨認體系當作選擇。

   首肯執照自身有必需水準的歪斜、歪曲，執照在圖片中的式樣首肯有必需的畸變；在執照字符出列必需水準的模胡、筆劃斷裂的境況下仍也許準確辨認；執照或許出當前圖片中的任何位置，算法強制順應這哪類境況，不行對執照出列的位置干嗎特其它條件。

   辨認過程的速率要快，通常應在0.5秒內辨認一幅圖片；要有高教疾速的消息互換。以上九點車牌辨認體系是鉆研的重點和難點，雄壯科研就業者有針對性的干嗎了多量的就業的。

字符識別方法目前主要有基于模板匹配算法和基于人工神經網絡算法。基于模板匹配算法首先將分割后的字符二值化,并將其尺寸大小縮放為字符數據庫中模板的大小，然后與所有的模板進行匹配，后選匹配作為結果。基于人工神經元網絡的算法有兩種：一種是先對待識別字符進行特征提取，然后用所獲得特征來訓練神經網絡分配器；另一種方法是直接把待處理圖像輸入網絡，由網絡自動實現特征提取直至識別出結果。

實際應用中，車牌識別系統的識別率與車牌質量和拍攝質量密切相關。車牌質量會受到各種因素的影響，如生銹、污損、油漆剝落、字體褪色、車牌被遮擋、車牌傾斜、高亮反光、多車牌等等；實際拍攝過程也會受到環境亮度、拍攝亮度、車輛速度等等因素的影響。這些影響因素不同程度上降低了車牌識別的識別率，也正是車牌識別系統的困難和挑戰所在。為了提高識別率，除了不斷的完善識別算法，還應該想辦法克服各種光照條件，使采集到的圖像利于識別。

　　隨著大數據、共享時代的來臨，數據安全問題也越發被重視起來，以人臉識別為代表的新一代技術革命已經展開。這些對技術的要求越來越高，既要求數據的準確性，又要保證數據的安全性，人臉識別在這方面大有可為，作為行業的主力軍，企業的技術實力與創新能力決定著整個產業的走向，任何一點點技術的創新都可能帶來行業的變革。

　　未來人臉識別的主要研究方向將圍繞目前面臨的一些問題，如人臉面部結構的相似性、人臉的姿態、年齡變化、復雜環境的光照變化、人臉的飾物遮擋等。

　　人臉識別的發展并非只受制于自身的技術，與整個產業息息相關。為了讓人工智能早日普及，很多企業也在積極布局人臉識別，這其中既有BAT互聯網巨頭，也有為人臉識別提高光學器件的企業等。未來幾年將是人臉識別技術成熟與普及的關鍵之年。

　　人臉識別系統：也叫面部識別，是一種基于人的臉部特征的信息進行身份識別的生物識別技術。它用攝像機或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉，進而對檢測到的人臉進行臉部的一系列相關技術。