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。

　　据车牌识别系统负责人介绍，车牌识别系统的三种识别模式的优势与缺陷也是比较突出的，从安装工程量、运用识别效果和安装成本三方面去探索，三种车牌识别系统都各有优势:从安装工程量上，视频流识别模式的车牌识别系统安装工程量少，不需要对道路进行道路翻开，也无需安装地感线圈；地感线圈识别模式的车牌识别系统则翻开道路，进行地感线圈安装、减速带安装等工程，工程量较大。而作为两者识别模式的结合体，采用视频流+地感识别模式的车牌识别系统在安装时的工程量将是前面两种识别模式的总和。

　　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。

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　　车牌识别技术是利用计算机等辅助设备采集车辆的图像，从而进行车辆牌照的自动识别，目前已被广泛应用于高速公路收费站、治安卡口及各大停车场出入口等地，成为智能交通的重要组成部分。        车牌识别技术采用的图像处理模式和人工智能技术，在图像中找到车牌的位置，提取出组成车牌号码的字符图像，再识别出车牌的文字、字母和数字，输出车牌的真实号码。 车牌识别对城市建设有着的作用，下面介绍下车牌识别技术有哪些功能。