在實(shí)際工作場(chǎng)景中采集到的數(shù)字圖像通常會(huì)因?yàn)橥饨绛h(huán)境、攝像設(shè)備、傳輸線路或保存精度等方面的原因，使其在進(jìn)行預(yù)處理前受到各種噪聲的污染。并且在圖像處理過(guò)程中也可能會(huì)對(duì)圖像產(chǎn)生噪聲。噪聲與我們想要處理的圖像沒(méi)有任何關(guān)聯(lián)，還會(huì)對(duì)我們的處理產(chǎn)生不好的影響。它早已應(yīng)用于公路車輛管理，近年來(lái)已應(yīng)用于出入口控制系統(tǒng)，為停車場(chǎng)智能化管理提供了新的解決方案。所以，一般情況下我們會(huì)在進(jìn)行圖像處理前對(duì)圖像采用濾波技術(shù)進(jìn)行處理，常用的濾波方法有：中值濾波、均值濾波、高斯濾波等。

車牌定位是指在經(jīng)過(guò)圖像預(yù)處理操作后的灰度圖像中判斷出車輛車牌所在的區(qū)域，而車牌分割是指在完整的車輛圖像中把本設(shè)計(jì)所要的車牌區(qū)域的圖像分割出來(lái)，為下一步的字符識(shí)別操作做準(zhǔn)備。車牌圖像處理后的灰度圖是一個(gè)水平度很高的矩形圖樣，在預(yù)處理圖中比較集中，且字符的灰度值和相鄰字符圖樣有較明顯差別，因此很容易用邊緣算法檢測(cè)操作來(lái)對(duì)圖像進(jìn)行分割。自從這一方法提出以來(lái)，獲得了很大發(fā)展，各國(guó)也紛紛制定智能交通發(fā)展戰(zhàn)略，目前該問(wèn)題已經(jīng)成為21世紀(jì)的重要發(fā)展方向。車牌定位和分割的精準(zhǔn)度將直接影響到終的字符識(shí)別的好壞。

多種支付方式實(shí)現(xiàn)自助便捷支付，在無(wú)人值守停車場(chǎng)支持微信/支付寶掃描碼等支付方式，實(shí)現(xiàn)業(yè)主全程自助支付，促使停車場(chǎng)取消手冊(cè)收費(fèi)，這降低了勞動(dòng)力成本，但也規(guī)避了人類接觸資金的風(fēng)險(xiǎn)可以說(shuō)是雙重的。通達(dá)智無(wú)人值守智能停車場(chǎng)方案可以大大減少停車費(fèi)管理人員，大大降低了收費(fèi)管理人員的相關(guān)費(fèi)用，更好地避免了“跑漏”，實(shí)現(xiàn)了24小時(shí)自助支付，停車場(chǎng)完全停車獨(dú)立。智能操作，管理人員省力。其基本工作過(guò)程如下：1）當(dāng)行駛的車輛經(jīng)過(guò)系統(tǒng)時(shí)，會(huì)觸發(fā)系統(tǒng)的傳感器。隨著物聯(lián)網(wǎng)，人工智能和相關(guān)智能停車技術(shù)的發(fā)展，無(wú)人值守的停車場(chǎng)將越來(lái)越受歡迎，這將節(jié)省大量的人力成本，并將不可避免地為車主帶來(lái)更方便，更智能的停車體驗(yàn)。 。