管理人員使用鼠標(biāo)點(diǎn)擊表示車輛的圓點(diǎn)，即可查看該車輛的詳細(xì)出車情況。出車情況以列表的形式標(biāo)示出來(lái)，點(diǎn)擊車輛圖標(biāo)即可對(duì)該次出車單進(jìn)行各種操作，給管理者提供為直觀便捷的車輛管理方式，大大的提高管理車輛的效率。自動(dòng)計(jì)算的報(bào)表統(tǒng)計(jì)模塊，減少計(jì)算誤差，大大地節(jié)省了工作時(shí)間。系統(tǒng)自動(dòng)提示保養(yǎng)時(shí)間，為車輛的管理實(shí)現(xiàn)良好的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信號(hào)。

近幾年隨著感應(yīng)卡技術(shù)，生物識(shí)別技術(shù)的發(fā)展，門(mén)禁系統(tǒng)得到了飛躍式的發(fā)展，進(jìn)入了成熟期，出現(xiàn)了感應(yīng)卡式門(mén)禁系統(tǒng)，指紋門(mén)禁系統(tǒng)，虹膜門(mén)禁系統(tǒng)，面部識(shí)別門(mén)禁系統(tǒng)，指靜脈識(shí)別門(mén)禁系統(tǒng)，亂序鍵盤(pán)門(mén)禁系統(tǒng)等各種技術(shù)的系統(tǒng)，它們?cè)谛?，方便性，易管理性等方面都各有特長(zhǎng)，門(mén)禁系統(tǒng)的應(yīng)用領(lǐng)域也越來(lái)越廣。

牌照字符識(shí)別方法主要有基于模板匹配算法和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法?；谀０迤ヅ渌惴ㄊ紫葘⒎指詈蟮淖址祷⑵涑叽绱笮】s放為字符數(shù)據(jù)庫(kù)中模板的大小，然后與所有的模板進(jìn)行匹配，選擇匹配作為結(jié)果。基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法有兩種：一種是先對(duì)字符進(jìn)行特征提取，然后用所獲得特征來(lái)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分配器；另一種方法是直接把圖像輸入網(wǎng)絡(luò)，由網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)實(shí)現(xiàn)特征提取直至識(shí)別出結(jié)果。

實(shí)際應(yīng)用中，車牌識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別率還與牌照質(zhì)量和拍攝質(zhì)量密切相關(guān)。牌照質(zhì)量會(huì)受到各種因素的影響，如生銹、污損、油漆剝落、字體褪色、牌照被遮擋、牌照傾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等等；實(shí)際拍攝過(guò)程也會(huì)受到環(huán)境亮度、拍攝方式、車輛速度等等因素的影響。這些影響因素不同程度上降低了車牌識(shí)別的識(shí)別率，也正是車牌識(shí)別系統(tǒng)的困難和挑戰(zhàn)所在。為了提高識(shí)別率，除了不斷地完善識(shí)別算法還應(yīng)該想辦法克服各種光照條件，使采集到的圖像利于識(shí)別。