定位和分割的是识别系统技术主要板块，它的主要作用是图像经过预处理后得到灰度图像的照片后，以确定该图像中包含所要字符的特定位置。由于该点是原来的图像象是典型的一个子区域的，主要是周围的矩形横向确切的较高水平，相对原始图像也更侧重于的中心位置，并且灰度区域是不同的，所以边缘形检测是一个简单方案对于灰度图像检测图像分割。 图像腐蚀是一种形态学运算，它仅对二值图并且根据数学形态学集合方式而形成的到目前已经被广泛应用的数字图像处理的方法。图像腐蚀它的根本依据是:为了得到和衡量灰度图像中所要的对应物体形状，而用结构元素对灰度图进行勘测，找到图像中可以容纳下这个结构元素的位置以达到目的。图像腐蚀可以消除图像中小的而且对没有意义的“污点”，如果“污点”之间有着细小的接通，则可以选择较大的结构元素，把它们一起腐蚀掉。如果结构元素的值都是正的，则得到的图像会比输出图像亮。

　　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。

　　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。