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。

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　　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。

　　对该系统使用的模板匹配的识别方法，它先依次提取需要识别的字符的二值图像上下左右四个点的像素点，想沿着图像中心方向提取周围像素点，计算出每个像素点与标准模板对应该坐标的像素点的相识度，其中相似度高的标准字符图就作为需要的字符的对应字。也可以计算出原始图像一些特征像素点之间的距离，再计算出标准模板对应特征点的距离，再判断他们距离的差异。取小差异的标准模板为结果。但是，由于原始字符在可能会由于拍摄的时候角度原因和图像经过处理后，图像像素点距离发生改变。所以，在对标准模板的设计时应根据实际拍摄角度等多做一些相对于的模板，让比较结果更为。

　　模板匹配是图象识别方法中具代表性的基本方法之一，它是将从待识别的图象或图象区域f(i,j)中提取的若干特征量与模板T(i,j)相应的特征量逐个进行比较，计算它们之间规格化的互相关量，其中互相关量大的一个就表示期间相似程度高，可将图象归于相应的类。也可以计算图象与模板特征量之间的距离，用小距离法判定所属类。然而，通常情况下用于匹配的图象各自的成像条件存在差异，产生较大的噪声干扰，或图象经预处理和规格化处理后，使得图象的灰度或像素点的位置发生改变。在实际设计模板的时候，是根据各区域形状固有的特点，突出各类似区域之间的差别，并将容易由处理过程引起的噪声和位移等因素都考虑进去，按照一些基于图象不变特性所设计的特征量来构建模板，就可以避免上述问题。