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管理人员使用鼠标点击表示车辆的圆点，即可查看该车辆的详细出车情况。出车情况以列表的形式标示出来，点击车辆图标即可对该次出车单进行各种操作，给管理者提供为直观便捷的车辆管理方式，大大的提高管理车辆的效率。自动计算的报表统计模块，减少计算误差，大大地节省了工作时间。系统自动提示保养时间，为车辆的安全管理实现良好的风险预警信号。
近几年随着感应卡技术，生物识别技术的发展，门禁系统得到了飞跃式的发展，进入了成熟期，出现了感应卡式门禁系统，指纹门禁系统，虹膜门禁系统，面部识别门禁系统，指静脉识别门禁系统，乱序键盘门禁系统等各种技术的系统，它们在安全性，方便性，易管理性等方面都各有特长，门禁系统的应用领域也越来越广。
牌照字符识别方法主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。基于模板匹配算法首先将分割后的字符二值化并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小，然后与所有的模板进行匹配，选择匹配作为结果。基于人工神经网络的算法有两种：一种是先对字符进行特征提取，然后用所获得特征来训练神经网络分配器；另一种方法是直接把图像输入网络，由网络自动实现特征提取直至识别出结果。
实际应用中，车牌识别系统的识别率还与牌照质量和拍摄质量密切相关。牌照质量会受到各种因素的影响，如生锈、污损、油漆剥落、字体褪色、牌照被遮挡、牌照倾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等等；实际拍摄过程也会受到环境亮度、拍摄方式、车辆速度等等因素的影响。这些影响因素不同程度上降低了车牌识别的识别率，也正是车牌识别系统的困难和挑战所在。为了提高识别率，除了不断地完善识别算法还应该想办法克服各种光照条件，使采集到的图像利于识别。