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。

　　“让科技刷新您的梦想”“让我们的服务成就您的品牌！”是我们秉承的宗旨，期待与更多的合作伙伴同行，赢得机会，赢得市场！

　　输入图像 目前图像输入主要采用摄像机连接图像采集卡或者直接连接便携式笔记本进行实时图像采集，将模拟信号转换为数字信号。预处理  需要对采集的图像进行灰度化、灰度修正、图像去噪等处理，目的是突出车牌的主要特征，地提取车牌区域。车牌定位 自然环境下，汽车图像背景复杂、光照不均匀，如何在自然背景中准确地确定牌照区域是整个识别过程的关键。首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索，找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，选定一个佳的区域作为车牌区域，并将其从图像中分离出来。

　　字符识别的准确性直接决定了该系统是否。在之前的研究中经常被用于字符的识别主要有模板匹配法和神经网络识别法。在这次研究设计中我们采用的是模板匹配法进行识别，该方法是将分割出来的字符样本进行字符归一化处理，使图像大小与原先已经存储在计算机内的标准字符大小一致，再与标准字符进行一一对比，结果取差异小的相对应的标准字符。这种模板匹配的方法相对比较、简单。但是对字符图像要求比较高，一旦图像有噪声或者亮度问题其结果就可以能存在差异。神经网络识别法，它是结合神经网络技术，依靠人的经验来取得字符的特征，再利用神经网络的辨别能力来对字符进行识别，这个方法得到的结果会比较准确，但技术要求较高。

　　在对车牌定位之前，应对原始图像进行一些预处理前，为减少对后续定位、识别的影响，为图像具有较大的对比度和较大的清晰度，地运用于牌照分割和字符识别，应对原始图像进行一些处理。因为对于原始图像的来源主要是摄像机直接拍摄处理道路上行驶的车辆，加上车牌照本身的整洁程度、自然光的照射条件、摄像机镜头的光学畸变产生的噪声、拍摄时摄像机与车牌照的距离、车辆行驶的速度以及摄像头的拍摄角度，在这些负面的影响下有可能造成车牌照的图像清晰度不够、角度不正、等严重损坏影响对车牌字符识别的准确度。导致对于车牌的定位和字符分割的结果不准确。