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车牌识别系统按照运行环境可以简单分为PC端和头端（嵌入式）。目前国内车牌识别系统在PC端已有一些厂家使用深度学习方法，而头端都还是采用传统方法。随着深度学习专用芯片的研发，明年应该就会有深度学习方法应用在头端的产品发布。由于国内外车牌规则较多，传统方法局限性比较大，很难通用。
对于特殊场景，比如低照度、透视变换、低质模糊等，车牌识别系统率仍然有待提升。而无论是传统方法还是深度学习方法，有些共同的模块技术仍有提高的空间和研究的价值，比如运动区域检测，车牌定位，透视变换校正，多帧融合输出等。而对于传统方法，字符分割和字符识别仍有可提高空间。
近几年来，随着互联网的发展，停车场系统升级的需求迅速膨胀，传统的停车场系统已经落后于市场需求，运作多年的人工收费模式随着车辆的增多也亟待新的变革，当前情况下，传统的停车场管理系统都需要面临着哪些技术更新呢？为什么智能停车场管理系统这么受欢迎呢？
一：传统的人工收费容易出现资金上的漏洞，降低效率，且存在着收卡找零的问题，尤其是上下班高峰期，在停车场出入口容易出现拥堵的现象;随着技术的发展，车牌自动识别停车场管理系统逐渐取代了传统的刷卡停车场系统，免取卡、通行速度快成为车牌识别停车场系统和其他停车场系统相比一个独特的优点。
第二：传统的停车场系统功能简单，在停车场中只是起到了一车一挡的作用，不具有帮助车主找车位、寻车以及缴费等功能，而现在的停车场系统功能已趋于成熟，可以采用车位引导、反向寻车、自助缴费等来帮助车主停车，使人们停车变得简单。
第三：传统停车场系统都采用C/S、B/S架构，网络环境多为局域网，安装停车场管理系统时需要对每个停车场安装独立的数据库和前端显示器，客户端软件安装运行在前端显示器上，这样不仅工程量大、耗时长，而且系统扩展性和维护性差;现在计算机大数据技术的发展，管理人员可以通过系统后台实时监控停车场管理系统的运行情况，大大提升了效率及车场的安全。
如何保障车辆停泊的安全，这是一直困扰停车场管理者的难题。现行的解决方法是：进场发卡、出场核对。卡的核对分两个方面来进行，入场身份核对依靠电脑进行，而人车相符性的核对则由保安员进行。靠人的记忆力和责任心来识别、处理。存在的问题是：由于人的记忆力和责任心因人不同而不同，因此在实际工作中是否出错会因人而异，而且每换新人必须重新培训。
在出入口车道了安装车牌识别器即可以解决上述问题。车牌信息自动识别；自动建立车牌与身份卡一一对应关系，当车辆出场时，系统会自动核对，防止无入场身份的人开车出场和有入场身份的人开别人的车出场；建立免费车辆数据库，只有免费车辆数据库中的车辆才能免费放行；建立黑名单车辆数据库，当黑名单车辆通过出口的时候，系统会自动报警，提示进行相关处理。赣州车牌识别系统
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