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。

　　在运用识别效果上，视频流识别模式的优势时可以通过自动摄像识别单元自动化的从摄像到的动态图像进行识别车辆车牌信息，并记录车辆的外观、颜等信息。但是，这种识别模式对于无牌车通过时是无法正常识别的，这也导致了容易出现漏车的现象发生。同时，视频流识别模式车牌识别系统也容易受到车速的影响，也容易因为车辆较多而出现误触发识别，导致车牌识别率大大降低。而地感线圈识别模式的车牌识别系统的优势在于其触发识别更快、识别率高，不易出现漏车现象，而且性能实用上也比较稳定，对于无牌车辆也能识别出车辆的信息，甚至可以自动为该车辆配上虚拟车牌，更方便对无牌车泊车的管理，但是这种模式只有静态图像信息，在后期管理上不利于分类管理与查询。此外，地感线圈识别模式的车牌识别系统也不适用于一些不适合切割路面的现场中。至于视频流+地感识别模式的车牌识别系统，在识别效果上肯定是更更佳的，但是其对适用场合环境的要求也是更高的。

　　字符分割 完成牌照区域的定位后，再将牌照区域分割成单个字符，然后进行识别。字符分割一般采用垂直投影法。由于字符在垂直方向上的投影在字符间或字符内的间隙处取得部小值的附近，并且这个位置应满足牌照的字符书写格式、字符、尺寸限制和一些其他条件。利用垂直投影法对复杂环境下的车牌图像中的字符分割有较好的效果。归一化 根据识别的字库中字符模板，对切分出来的字符进行归一化处理，将归一化后的字符信息保存在数组中。

　　对车牌照识别系统的发展及其组成模块进行综述，论述了每一个模块的作用，以MATLAB语言为主要编程语言，实现车牌识别系统中车牌定位、字符切分以及字符识别的功能。研究了用于车牌识别的多门基础理论如数字图像处理、数学形态学、模式识别等；重点研究了常用的数字图像处理算法，包括图像的灰度变换及修正、二值化、图像去噪及边缘检测等。在字符分割部分前期的处理使得的分割结果比较理想，主要进行了二值化、均值滤波以及膨胀与腐蚀操作。在字符识别部分主要运用了模板匹配的算法，并且对神经网络算法的应用进行了初步研究。根据实验结果仍然存在的缺陷及不足，给出结论，提出展望。