对该系统使用的模板匹配的识别方法，它先依次提取需要识别的字符的二值图像上下左右四个点的像素点，想沿着图像中心方向提取周围像素点，计算出每个像素点与标准模板对应该坐标的像素点的相识度，其中相似度高的标准字符图就作为需要的字符的对应字。也可以计算出原始图像一些特征像素点之间的距离，再计算出标准模板对应特征点的距离，再判断他们距离的差异。取小差异的标准模板为结果。但是，由于原始字符在可能会由于拍摄的时候角度原因和图像经过处理后，图像像素点距离发生改变。所以，在对标准模板的设计时应根据实际拍摄角度等多做一些相对于的模板，让比较结果更为。

　　线性窗口检测是在边缘提取之后的含有车辆的图像中寻找含有车牌的长方形区域。在检测过程中，结合了车牌的先验知识，利用我国车牌中字符分布特征、形状、梯度变化等知识，如字符的灰度值变化规律等信息。含有车辆信息的图像在边缘提取之后纹理特征表现为边缘集中并且排列方式较为规则，结合上面的特征，对图像进行扫描，可检测到车牌区域或者是和车牌相似的一些区域。在线性窗口检测算法中先由上至下统计图像中各行相邻像素之间的灰度变化情况，当变化值大于给定的阈值时，可以判断此行就是要车牌区域的上边界，然后向下继续搜索，当检测到变化值又小于设定的阈值时，就得到了车牌区域的下边界。

　　车辆牌照的识别是基于图像分割和图像识别理论，对含有车辆号牌的图像进行分析处理，从而确定牌照在图像中的位置，并进一步提取和识别出文本字符。车牌识别系统实现的方式主要分为两种:一种是静态图像图片的识别，另一种是动态视频流的实时识别。静态图像识别技术的识别较大程度上受限于图像的抓拍质量，为单帧图像识别，目前市场产品识别速度平均为200毫秒;而动态视频流的识别技术适应性较强，识别速度快，它实现了对视频每一帧图像进行识别，增加识别比对次数，择优选取车牌号，关键在于较少的受到单帧图像质量的影响，目前市场产品识别较好的时间为10毫秒。

　　依靠科技求发展，不断为用户提供满意的智能化系统，优质的产品、适中的价格、专业的技术和一流的服务是我们永恒的追求。在机会和挑战并存的竞争环境中，为满足市场不断增长的需求，公司将一直站在行业高新技术的尖端，秉承“理性务实、创新发展”的宗旨，奉行“进取、求实、严谨、团结”的方针，不断开拓创新，以技术为核心、视质量为生命、奉用户为上帝，竭诚为您提供性价比最高的智能产品、高质量的工程设计改造及无微不至的售后服务。