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对于纳入'黑名单'的车辆，例如:被通缉或挂失的车辆、欠交费车辆、未年检车辆、肇事逃逸车辆等，只需将其车牌号码输入到应用系统中，车牌识别设备安装于特定的路口、卡口或由在关人员随时携带按需要放置，系统将识读所有通过车辆的牌照号码并与系统中的'黑名单'比对，一旦发现特定车辆立刻发出报警信息。系统可以全天不间断工作、不会疲劳、错误率极低;可以适应高速行驶的车辆;可以在车辆行使过程中完成任务不影响正常交通;整个监视过程中司机也不会觉察、保密性高。应用这种系统将极大地提效率。

人工神经网络技术。近几年来，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，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。

这种采用BAM神经网络方法的缺点是无映解决识别系统存储容量和处理速度相矛盾的问题。

车牌识别系统识别率低的影响因素及解决方法： 1.受车辆行驶速度影响

车牌识别的相机会从连续播放的图片里选出其中的一张作为输出画面，然后在其中选取不同的帧数作为识别图片，从而达到视频识别的效果，所以这样就会出现当车速过快时，容易掉帧，识别不出来的情况，这种情况下大部分车牌识别系统厂家是通过添加一个减速带来解决。

智能车牌识别系统通过车牌号码的自动识别、自动登录、自动比对。系统可以实现自动抬杆、且车牌识别系统设备安装简单、调试方便，对于通行车辆来说，省去停车取卡的过程，让车主实现不停车通行的便捷。自动计费、自动验证用户身份、自动区分内外部车辆、自动计算车位数、自动报警等诸多智能化功能。