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车牌识别摄像机连续抓拍多张照片，选择其中较为清晰的一张，然后通过电脑软件进行字符处理，实现车牌识别的。
因为每次识别需要抓拍多张照片，因此软识别的速度较慢。而且软识别系统对所抓拍的图片要求也是极高的，必须极为清晰才能达到想要的效果。
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聊城车牌识别管理系统设计思路主要包括以下几个方面：
1.数据采集：通过安装在路口、停车场等地方的摄像头，实时采集车辆的图像信息。
2.车牌识别：对采集到的图像信息进行处理，通过车牌识别算法，识别出车辆的车牌号码。
3.数据存储：将识别出的车牌号码和车辆的其他信息（如车辆类型、颜色、驾驶员信息等）存储在数据库中。
4.数据分析：通过数据分析，可以对车辆的行驶轨迹、停车时间、行为等进行统计和分析，为交通管理提供数据支持。
5.系统集成：将车牌识别系统与其他交通管理系统（如交通信号控制系统、交通处理系统等）进行集成，实现数据共享和联动控制。
6.系统优化：根据实际使用情况，对系统进行优化和改进，提高识别准确率和系统的稳定性。
总的来说，聊城车牌识别管理系统设计思路主要是通过车牌识别技术，实现对车辆的自动识别和管理，提高交通管理的效率和准确性。
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1.硬件设备需求分析。需要一台服务器作为数据库主机，用于存储车辆信息、计费规则等数据；还需要部署前端终端设备和道闸机具（如杆），实现车牌识别和自动放行功能；另外配置相应的网络布线及安全设施确保系统的稳定运行和维护便利性。
2.系统架构与模块划分。根据上述要求可划分为两个主要部分进行开发设计：一是软件平台搭建，包括操作系统安装以及相关软件的和使用说明文档的提供；二是应用程序的开发设计与测试上线流程的管理，需要进行严格的代码审查和技术把关以保障产品品质和服务质量。因此我们采用前后端分离的方式构建该停车管理系统。后端的控制器基于NodeJS语言编写并使用了开源的运动控制库IOC-Controller用以驱动电机完成抬杠/降杠动作，同时使用Socket.IO实现了车主客户端与服务器的实时通信以达到远程监控的目的；前段则采用了HTML5、CSS3和JavaScript等技术栈为驾乘者提供了友好的人机交互体验。此外在技术选型方面还对图像处理算法进行了深入的研究和应用使得本停车管理系统的准确率和效率得到了显著提升。通过以上方式可以满足用户的需求并且保证产品的质量和可靠性。
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