想必你一定很好奇，种类繁多的机动车号牌是如何进行分类的？下面就让车牌识别系统厂家恒鑫隆来从机动车号牌的配以及机动车号牌上的汉字等方面对路面上常见的机动车号牌种类进行整理。机动车号牌的配主要由号牌底和字符颜构成。目前常见的机动车号牌配有6种组合。适用于大型汽车号牌、挂车号牌、普通摩托车号牌、教练汽车号牌和教练摩托车号牌。适用于小型汽车号牌和轻便摩托车号牌。适用于警用汽车号牌和警用摩托车号牌，但其中“警”字为红。

　　第二，识别速度。识别率高，识别速度不能落后，识别速度高，车主体验好，一般车牌识别系统的识别速度应在1秒内。识别速度越长，车牌识别系统就越多，不能满足实际需要，但放弃了鸡肋。的识别速度不仅减少了运输时间，而且减少了车辆拥堵的发生。第三，后台管理系统。一个好的车牌识别系统可以提供其他辅助功能，如数据存储、上传、实时查询、动态管理、实时通信等。后端系统稳定且脱机，以网络中断和数据丢失。还有就是能够通过数据分析和比较进行有效的数据查询比较，以获得有效的信息和的管理。

　　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。

　　数字图像的边缘检测是图像分割、目标区域的识别、区域形状提取等图像分析领域十分重要的基础。所谓边缘是指其周围像素灰度值有阶跃变化或屋顶变化的那些像素点的集合。边缘广泛存在于物体与背景之间、物体与物体之间、图像基元与基元之间。它是图像分割所依赖的重要特征，图像理解和分析的步一般都是边缘检测。边缘检测的实质是采用某种算法来提取出图像中对象与背景间的交界线。我们将边缘定义为图像中灰度发生急剧变化的区域边界。图像灰度的变化情况可以用图像灰度分布的梯度来反映，因此我们可以用部图像微分技术来获得边缘检测算子。经典的边缘检测方法，是通过对原始图像中像素的某小邻域构造边缘检测算子来达到检测边缘这一目的的。