火眼臻睛SDK软识别:支持D1以上的模拟摄像机和支持onvif协议的高清网络摄像机。火眼臻睛一体化摄像机:采用的是720p以上的高清摄像机，使用宽动态CMOS和TIdsp，峰值计算能力达6.4G，满足算法的需求，并且集成了了前端存储和补光灯功能。什么是停车场车牌识别技术车牌识别系统(Vehicle License Plate Recognition，VLPR) 是计算机视频图像识别技术在车辆牌照识别中的一种应用。车牌识别在高速公路车辆管理中得到广泛应用，电子收费(ETC)系统中，也是结合DSRC技术识别车辆身份的主要手段。

　　由于车牌牌照在拍照时，往往由于光照、摄像、传感器灵敏度以及光学系统等的不均匀性而引起图像质量下降的现象，从而使人眼在观看图像时视觉效果很差。灰度修正是图像在空域中增强的有效方法，根据图像不同的降质现象而采用不同的修正方法。如果造成对比度不足的原因主要是由于被摄目标的远近不同，使得图像区域和边缘区域的灰度失衡，或是由于摄像头在扫描时各点的灵敏度有较大的差异而产生图像灰度失真，或是由于曝光不足或过度而使得图像的灰度值被限制在一个很小的范围。这时人们看到的将是模糊不清、似乎没有灰度层次的图像。可以采用灰度变换的方法来处理，增强灰度的变化范围、灰度层次，达到增强图像对比度的目的。

　　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。

　　“让科技刷新您的梦想”“让我们的服务成就您的品牌！”是我们秉承的宗旨，期待与更多的合作伙伴同行，赢得机会，赢得市场！

　　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。