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车辆出入管理方法
将车牌识别安装设备于出入口，纪录车辆的支付牌照号、出入時间，并与自动门、栏杆机的控制系统融合，保持车辆的自动管理方法。运用于地下停车场能够 保持自动收费，还可以自动测算能用停车位总数并得出提醒，保持泊车收费自动管理方法节约人力、提高工作效率。运用于智能化小区能够 自动辨别驶进车辆是不是归属于本住宅小区，对非內部车辆保持自动收费。在一些企业这类运用可以同车辆智能监控系统紧密结合，自动地、客观性地记录簿企业车辆的运货状况，H3智在行驶智能管理系统选用了车牌识别技术性，超过不泊车、免取卡，合理提升车辆出入行驶率。 
车牌识别为停车场带来的便利：
对固定车管理而言，“车牌识别”解决了以下问题 ：
1解决了一卡多车的情况
2解决了卡未携带进出小区受阻的情况
3解决了卡丢失、损坏带来的换卡，补卡的各种问题
4解决了因为卡安装摆放位置不同带来的不灵敏的问题
对临时车管理而言，“车牌识别”解决了以下问题：
1解决了临时收费过程中，收费人员偷钱的机会;
2解决了入口发卡机的卡容量有限的问题，入口需要配备工作人员。入口发卡机往往需要安排 专人在“入口发卡机”和“临时车”之间传递“临时卡”，严重偏离了“节省人力资源的根本要求”。而临时车往往停得距离发卡机较远，是人们害怕撞到发卡机和道闸的下意识正常反映，是经常发生的情况;
3解决了有个别临时车混出停车场，同时损失临时卡和停车费的情况;
4解决了有个别的固定车在入场的时候恶意取走临时卡，造成临时卡不断流失的情况自动对大车，小车进行车型区分，执行不同的收费标准。
在自然环境中，汽车图像背景复杂，光照不均匀。如何准确地确定自然背景中的车牌区域是整个识别过程的关键。首先对采集的视频图像进行大范围搜索，找到一些符合车牌特征的区域作为候选区域。然后，对这些候选区域进行进一步的分析和判断。在选择合适区域作为车牌区域，并从图像中分离出来。
车牌识别系统主要包括模板匹配算法和人工神经网络算法。基于模板匹配算法，首先对分割后的字符进行二值化，并缩放到字符数据库中模板的大小。然后，将它们与所有模板进行匹配，并选择匹配作为结果。基于人工神经网络的算法有两种：一种是先提取字符的特征，然后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，网络会自动提取特征，直到识别出结果。
车牌区域定位完成后，将车牌区域分割成单个字符，然后进行识别。字符分割一般采用垂直投影法。由于字符的垂直投影，不可避免地要在字符之间或字符内部的间隙处接近局部小值，这个位置要满足车牌的字符书写格式、字符、大小限制等一些条件。垂直投影法对复杂环境下的汽车图像中的字符分割有很好的效果。
车牌识别系统云台摄像机通过抑光遮挡、电子快门调节、宽动态功能等方式抓拍车牌。
强光遮挡：在低照度彩色相机的基础上，通过软件的功能遮挡图像较亮的部分。
车牌识别系统作为智能交通领域中确定车辆身份的重要手段，车牌识别技术在实现交通的智能化管理中发挥了巨大的作用，并渗透到各项工作中。
未来，随着我国城市化的发展，交通压力将更加严峻，因此智能交通管理将是未来交通发展的大方向。作为智能交通管理系统的重要，车牌识别系统将得到进一步的支持和发展。预测，未来车牌识别技术将得到广泛应用，届时车牌识别系统行业也将面临大洗牌。只有拥有自主技术、产品质量达标的公司才能过关，这是车牌识别技术走向快速发展阶段的必由之路。
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