点击图片查看原图车辆驶过栏杆门后，栏杆自动放下，阻挡后续车辆进入，进入的车辆可由车牌摄像机将车牌影像摄入并送达至车牌图像识别器形成当时驶入车辆的车牌数据，车牌数据与停车凭证数据一起存入管理系统计算机内，进库的车辆在停车指引灯的指引下停在规定位置上，此时管理系统中显示器上显示该车的位置已被占用的信息。所以说车牌识别系统是不能的。我们还是遵守交通规则比较好。
当货运车辆经过高速公路超级站时，由于复杂的检查过程，经常会造成交通拥堵。大多数高速公路超级测试站也使用手动输入和记录方法。平均而言，每辆货车需要2-3分钟才能被检测到。一些交通流量大的交通拥堵通常会造成交通拥堵。目前的收费系统存在一些问题：例如司机之间的换卡，导致收费损失；收费员欺骗车辆，造成收费损失；收费员手工打印车牌，工作量大，容易出错；免费汽车和黑名单汽车没有信息管理。与传统的车牌识别产品不同，LPR系列车牌识别采用DSP作为嵌入式系统系统，单向视频，一个工作单元模块化结构和联网，TCP/IP协议数据传输方式，无需工业计算机即可自动检测车辆，获取车辆信息，并通过网络将数据发送到系统主机。
车牌识别系统应用于停车场管理，传统的手动登记模式由自动车牌识别模式代替，从而实现智能车辆管理模式。通过自动识别车牌号码，自动登记，自动比对，系统可实现自动升降，自动计费，用户身份自动验证，车内外车辆自动识别，车辆数字自动计算，自动报警等多项功能。其他智能功能。车牌字符识别; 该方法主要基于模板匹配算法和基于人工神经网络的算法。基于模板匹配算法，首先将分割后的字符二值化并缩放到字符数据库中模板的大小，然后与所有模板匹配，以选择较佳匹配作为结果。基于人工神经网络的算法有两种：一种是先提取字符，然后利用获得的特征训练神经网络分配器；另一种方法是直接将图像输入网络，网络自动实现特征提取，直到识别结果为止。在实际应用中，车牌识别系统的识别率也与车牌质量和拍摄质量密切相关。车牌的质量会受到各种因素的影响，如生锈，污渍，油漆剥落，字体褪色，车牌遮挡，车牌倾斜，高光反射，多牌照，等；实际的拍摄过程也会受到环境亮度，拍摄方式，车速等因素的影响。这些影响因素在不同程度上降低了车牌识别识别率，这也是车牌识别系统的难点和挑战。为了提高识别率，除了不断改进识别算法外，我们还应该找到克服各种光照条件的方法，使收集的图像较有利于识别。
