字符识别 牌照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。基于模板匹配算法首先将分割后的字符二值化并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小，然后与的模板进行匹配，选择佳匹配作为结果。基于人工神经网络的算法有两种:一种是先对字符进行特征提取，然后用所获得特征来训练神经网络分配器；另一种方法是直接把图像输入网络，由网络自动实现特征提取直至识别出结果。车牌识别系统的识别率还与牌照质量和拍摄质量密切相关。牌照质量会受到各种因素的影响，如生锈、污损、油漆剥落、字体褪、牌照被遮挡、牌照倾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等等；实际拍摄过程也会受到环境亮度、拍摄方式、车辆速度等等因素的影响。这些影响因素不同程度上降低了车牌识别的识别率，也正是车牌识别系统的困难和挑战所在。为了提高识别率，除了不断地完善识别算法还应该想办法克服各种光照条件，使采集到的图像利于识别。

　　优势六:出入停车场迅速准确——出入停车场的司机无需做操作，汽车在进出停车场的出入口时，系统自动完成该车的审核、记录等工作，无需工作人员和司机的干预。如果允许车辆通过，电动道闸自动打开，车辆进出完毕闸杆自动落下。整个过程人性化、自动化，方便快捷，无需停车。优势七:系统可扩充性好——系统采用了开放性结构，模块化设计，接口协议公开，扩展性好，支持多入口、多出口的情况。优势八:系统容量大——系统数据采用了数据压缩技术，系统可连续存贮至少200万条记录；并采用了循环覆盖技术，当硬盘空间不足时自动对早数据进行覆盖，可确保系统的连续运行。

　　车牌识别系统(Vehicle License Plate Recognition，VLPR) 是指能够检测到受监控路面的车辆并自动提取车辆牌照信息（含汉字字符、英文字母、阿拉伯数字及号牌颜）进行处理的技术。近些年,计算机的飞速发展和数字图像技术的日趋成熟，为传统的交通管理带来重大转变车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成部分之一，应用十分广泛。它以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础，对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频序列进行分析，得到每一辆汽车唯一的车牌号码，从而完成识别过程。通过一些后续处理手段可以实现停车场收费管理，交通流量控制测量，车辆定位，汽车防盗，高速公路超速自动化监管、闯红灯电子警察、公路收费站等等功能。

　　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。