随着人工智能技术的飞速发展，其在各个领域的应用日益广泛，如语音识别、语意分析、大屏可视化。而同时全国汽车汽车保有量越来越多，停车场管理智能化升级匹配停车需求量日增的需求。在智能化停车场管理中，停车道闸识别机作为关键设备，通过集成先进的识别、缴费等软硬件设备技术，实现了车辆进出的自动识别与管理，极大地提升了停车场的管理效率和用户体验。

那如果人工智能算法也参入停车管理，会碰撞出怎样的火花呢？创持时代来说一说。

一、人工智能算法：车牌识别——车辆自动化管理基础

车牌识别是停车道闸识别机的核心技术之一。通过车牌识别摄像头捕捉车辆的车牌信息，并借助人工智能算法进行快速准确的识别，是实现车辆自动化管理的基础。

1. 图像预处理

在车牌识别过程中，图像预处理是第一步。这一步骤主要目的是提高图像质量，减少噪声和干扰，为后续的特征提取和识别打下基础。

2. 特征提取

特征提取是车牌识别算法的核心环节。通过对预处理后的图像进行分析，提取出车牌的关键特征，如颜色、形状、纹理等。

3. 字符分割

字符分割是将车牌图像中的字符从背景中分离出来的过程。这一步骤的准确性和稳定性直接影响到后续的字符识别效果。人工智能算法通过识别车牌的边界和字符间的间隔，实现字符的有效分割。

4. 字符识别

字符识别是车牌识别的最终环节。通过对比提取出的字符特征与预存的车牌字符库，识别出车牌号码。这一过程依赖于高效的匹配算法和丰富的字符库支持。

二、人工智能算法：停车道闸——控制中的“指挥官”

除了车牌识别外，人工智能算法可在停车道闸的控制中有所作为。当车牌识别成功后，系统会根据识别结果自动控制道闸的开启和关闭，实现车辆的自动化管理。

1. 实时决策与反馈

人工智能算法能够实时处理车牌识别结果，并根据预设的规则和逻辑，迅速做出是否开启道闸的决策。同时，系统还能将决策结果及时反馈给用户和管理员，提升用户体验和管理效率。

2. 异常处理与报警

在车辆进出过程中，可能会遇到各种异常情况，如车牌污损、识别错误、驻车掉头、尾随跟车、事故碰撞等。人工智能算法通过内置的异常处理机制，能够自动识别和应对这些异常情况，及时通过云平台直接反馈至中枢管理系统，并发出报警信号，通知管理员及时处理。

尽管当前人工智能在停车场管理设备中应用并不广泛，但是人工智能算法在停车场管理应用中，可实现车辆进出的自动化管理，无需人工干预，减少了人力成本和人为错误，提升了停车场的管理效率，同时自动化的车辆进出管理大大缩短等待时间，提升用户通行体验。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，相信未来停车道闸识别机将会发挥更加重要的作用，为人们的出行提供更加便捷、安全、高效的停车体验。