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传统模式识别技术指结构特征法，统计特征法等。90年代，由于计算机视觉技术的发展，开始出现汽车牌照识别的系统化研究。1990年AS.Johnson等运用计算机视觉技术和图像处理技术实现了牌照的自动识别系统。

该系统分为图像分割、特征提取和模板构造、字符识别等三个部分。利用不同闽值对应的直方图不同，经过大量统计实验确定出车牌位置的图像直方图的闽值范围，从而根据特定闽值对应的直方图分割出车牌，再利用预先设置的标准字符模板进行模式匹配识别出字符。

计算机及相关技术发达的一些国家开始探讨用人工神经网络技术解决车牌自动识别问题，例如1994年M.M.M.FANHY等就成功地运用了BAM神经网络方法对车牌上的字符进行自动识别，BAM神经网络是由相同神经元构成的双向联想式单层网络，自动翻转双面广告道闸，每一个字符模板对应着一个BAM矩阵，通过与车牌上的字符比较，识别出正确的车牌号码

整个过程自动完成临时卡设置为自动开启，无需人员干预，车辆已处于行驶状态，无需停车.当系统处于脱机状态，固定车辆可以进入自动语音提示，显示屏提示，专用控制主板节省入学记录，智能广告道闸报价，网络表现后的数据恢复.临时车辆需要由系统提示才能拿到票. 　　车辆进入:车辆进入牌照摄像机识别区，智能广告道闸价格，摄像机开始bu捉，识别车牌号;识别信息发送给控制器以确定车辆类别和有效日期. 　　如果车辆是静止的车辆，并在有效期内，出口打开信号控制器，打开机器打开，语音和显示车牌号，温州广告道闸，一路顺风和有效性;同时记录车辆的时间，保存在数据库中，车位显示屏刷新车位;如果是临时停车，车辆需要支付一定的费用，可.
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