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。

　　了解其关于产品的服务已经售后方面的。因为你可以从提供心态中了解到，你可以知道它是否能系统软件的异常，或者在车牌识别系统维护的过程中尽快提供服务。因此，在购买车牌识别系统之前，仔细检查其服务心态是一件微不足道的琐事，但它可以在未来为客户提供很大的帮助。 对于从事车牌识别系统厂家来说他们大多都是在一个行业里面有着十多年的沉淀和积累，肯定是在这个过程中积累了许多案例，我们可以通过案例的分享从中看出他们的实力，尤其是有没有做过自己要求的那种行业的案例，如果有就是好的了。现在随着科技的不断发展，车牌识别系统也在通过不断的升级换代来满足市场越来越高的需求，原有的依靠人工值守的收费岗亭现在基本上都已经更新成为了无人值守的收费岗亭，主要的是因为智能停车场管理系统在以下十个方面有着强大的优势:

　　我们常见的停车场车牌识别系统基本上在工作原理上都是一样，基本上车牌识别系统通常会经过下列步骤完成识别输出的工作。1.车辆检测:可采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技术、视频检测等多种方式感知车辆的经过，并触发图像采集抓拍。2.图像采集:通过高清摄像抓拍主机对通行车辆进行实时、不间断记录、采集。3.预处理:噪声过滤、自动白平衡、自动曝光以及伽马校正、边缘增强、对比度调整等。4.车牌定位:在经过图像预处理之后的灰度图像上进行行列扫描，确定车牌区域。

　　字符识别方法主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。基于模板匹配算法是首先将分割后的字符二值化，并将其尺寸缩放为字符数据库中模板的大小，然后与模板进行匹配，选取佳匹配作为结果。建立数字库对该方法在车牌识别过程中很重要，数字库准确才能检测出的数据正确。基于人工神经元网络的算法有两种，一种是先对特征提取待识别字符，然后用所获得的特征训练神经网络分配器；另一种是直接将待处理图像输入网络由网络自动实现特征提取直至识别结果。模板匹配实现简单，当字符较规整时，对字符图像的缺损、污迹干扰适应力强且识别率高。因此，这里将模板匹配作为车牌字符识别的主要方法。