实际情况，结合各种现代化高科技手段完成的。
我们的目标是为小区用户的车辆管理提供一个车牌识别功能的解决方案。我们采用的是当前国内最先进的车牌识别技术。此设计方案着重考虑了识别的准确性，及车牌自动识别算法在各种停车场车辆管理系统中的灵活嵌入，既考虑到用户的需求，又囊括了各种高科技技术，而且增加了一些管理手段，尽可能地为用户提供一个完善的小区车辆管理系统。
f成都市盛阳鑫隆科技有限公司成都专业停车场团队
关于车牌识别的方式，目前市场上主要采用两种识别方式一、地感抓拍，再将抓拍到的图片交于车牌识别进行识别。二、视频流识别，对进入视频识别区域的视频流图像，进行逐帧识别。地感识别是将提取的图片交个车牌识别模块来识别，该识别方式存在一些致命的缺陷。地感抓拍是一瞬间，抓取的图片只有一张，识别的结果也注定只有一个，无论此时此刻图像效果是怎样的，车灯是否有压制，都无法改变识别结果。根据摄像机和镜头的特性，车大灯初进入摄像机视频区域时，镜头的驱动马达开始驱动镜头里的光圈，如同我们的人眼一样，当遇到强光时，自然会眯起眼睛，瞳孔缩小，镜头是一样的原理，这个变化是一个过程，也就是说压制强光也就是一个过程。所以地感抓拍无法取到压制效果最好的一张图片，当抓到的图片强光未压制好的时候，势必影响到车牌识别的结果。如下图
极大的光晕在车牌周围产生一定的噪声，影响到车牌识别算法的准确度。从另外一个角度讲车牌的反光性，车牌是带有荧光性的平面，我们通常采用的补光灯为
LED灯，LED灯的特性是方向性非常强。如果采用地感抓拍的方式，当LED灯光打到车牌上面时，形成一个全面的反射时，车牌会变白，情况严重会白到人眼都无法分辨的地步，对识别结果造成严重的影响。
如下图
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视频流识别是对进入摄像机视频的图像进行逐帧识别，我们大家都知道，视频流就是由连续的一帧帧图片组成。当车辆进入摄像机视频的时候，车牌识别将对每一帧图片进行分析处理，得到每一帧的置信度。打个比方：我们人辨认远方走进的人时，会形成一个由模糊到清晰的逻辑。我们设定：完全确认该人为张三时为1，完全不能确定该人是谁时，为0。由50米处向我们走进。
1、当该人在从50米处向我们走进时直到30米处，我们出一个判断结果，可能像张三，或则李四，又像王二，得出一个结论，无法准确判断，但还是要出一个结果，我们就随机出一个结果王二。该结r