在安装成本上，采用视频流识别模式的车牌识别系统成本是更低的，与采用其他两种识别模式的车牌识别系统相比，它不仅设施识别消耗成本较少，安装成本也较少，而地感线圈识别模式的车牌识别系统在成本上则略高于视频流识别模式的车牌识别系统。采用视频流+地感识别模式的车牌识别系统的成本消耗也是更多的，基本达到上述两种模式的总和。至于当前市场上采用哪种识别模式的车牌识别系统较为受到欢迎，市场份额较多呢？根据科技的调查数据显示，目前采用视频流+地感识别模式的车牌识别系统占到的市场份额基本超过85%，而这种识别模式的车牌识别系统也是更受欢迎的。

　　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。

　　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。5.字符分割:在图像中定位出车牌区域后，通过灰度化、二值化等处理，定位字符区域，然后根据字符尺寸特征进行字符分割。5.字符识别:对分割后的字符进行缩放、特征提取，与字符数据库模板中的标准字符表达形式进行匹配判别。

　　识别步骤概括为:车牌定位、车牌提取、字符识别。三个步骤地识别工作相辅相成，各自的都较高，整体的识别率才会提高。识别速度的快慢取决于字符识别，字符的识别目前的主要应用技术为比对识别样本库，即将的字符建立样本库，字符提取后通过比对样本库实现字符的判断，识别过程中将产生可信度、倾斜度等中间结果值;另一种是基于字符结构知识的字符识别技术，更加有效的提高识别速率和准确率，适应性较强。 识别速度决定了车牌识别系统是否能够满足实时实际应用的要求。一个识别率很高的系统，如果需要几秒钟，甚至几分钟才能识别出结果，那么这个系统就会因为满足不了实际应用中的实时要求而毫无实用意义。交通技术提出的识别速度是1秒以内，越快越好。目前市场的车牌识别系统在实际应用中识别速度平均为200毫秒。较好的车牌识别系统已经达到了10毫秒的识别时间，实际应用识别速度能够达到平均40毫秒。