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！

　　两种方案的应用场景:建议在只有机动车辆行驶的单车道红绿灯引导系统中，选用单路地感检测器就能达到要求；只有当机动车与非机动车辆混行的通道，可以选用双路地感检测器，同时在施工过程中，双路地感检测器的两个线圈的安装距离控制在大于非机动车辆的长度，这样，双路地感检测器线圈就可以将一些可以与机动车辆会车的自行车、电动车、滑板车等经过双路地感线圈的非机动车辆排除掉，从而达到判断的目的。综合上述我们可以了解到，不论是用单路地感还是双路地感，正常的运用于在单通道红绿灯引导系统中。

　　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。

　　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。