哈尔滨车牌识别系统稳定，
车牌自动识别是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。其硬件基础一般包括触发设备(监测车辆是否进入视野)、摄像设备、照明设备、图像设备、识别车牌号码的处理机(如计算机)等，其软件包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。
一些车牌识别系统还具有通过视频图像判断是否有车的功能称之
福州车牌识别系统
哈尔滨车牌识别系统稳定，
车牌自动识别是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。其硬件基础一般包括触发设备(监测车辆是否进入视野)、摄像设备、照明设备、图像设备、识别车牌号码的处理机(如计算机)等，其软件包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。
一些车牌识别系统还具有通过视频图像判断是否有车的功能称之为视频车辆检测。
一个完整的车牌识别系统应包括车辆检测、图像、车牌识别等几部分(如图1所示)。当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像单元，当前的视频图像。车牌识别单元对图像进行处理，定位出牌照位置，再将牌照中的字符分割出来进行识别，然后组成牌照号码输出。
据车牌识别系统负责人介绍，车牌识别系统的三种识别模式的优势与缺陷也是比较突出的，从安装工程量、运用识别效果和安装成本三方面去探索，三种车牌识别系统都各有优势：
从安装工程量上，视频流识别模式的车牌识别系统安装工程量少，不需要对道路进行道路翻开，也无需安装地感线圈；地感线圈识别模式的车牌识别系统则必须翻开道路，进行地感线圈安装、减速带安装等工程，工程量较大。而作为两者识别模式的结合体，采用视频流+地感识别模式的车牌识别系统在安装时的工程量将是前面两种识别模式的总和。
车辆信息记录车辆信息包括车辆通行信息和车辆图像信息两类。在车辆通过出入口时，牌照识别系统准确拍摄包含车辆前端、车牌的图像，并将图像和车辆通行信息传输给出入口控制终端，并可选择在图像中叠加车辆通行信息(如时间、地点等)，准确记录车辆通行信息。可提供车头图像(可包含车辆全貌)，系统采用的抓拍摄像机，具备智能成像和控制补光功能，能够在各种复杂环境(如雨雾、强逆光、弱光照、强光照等)下和夜间拍摄出清晰的图片。
车牌校正功能系统支持通过人工在岗亭客户端上对识别异常的车牌进行修正，对无牌车进行人工匹配来确保系统工作正常。
信息提示车辆在出入口被抓拍后，系统将进行相关信息提示，包含语音提示、信息显示，车辆驶入、驶出时可以根据客户需要提示语音，收费金额显示，欢迎标语等。⑤ 车辆管控固定车辆：支持车牌识别比对正确，信息核实有效后，即可进场和出场，无需其他操作;临时车辆：抓拍车牌并识别，已登记车辆，直接放行进场;未登记车辆，提示安保人员;布控车辆：嫌疑车辆由系统自动在前端岗亭和中心产生报警，同时人工参与处理。
其中图像处理模块主要包括六个部分：预处理、车牌定位、倾斜校正、字符分割、字符识别。其中，车牌定位、字符分割、字符识别是车牌识别的关键技术。流程图如下：
图像预处理是指对到的图像进行二值化、边缘检测、去除噪声、图像灰度化等操作。经过预处理的车牌图像增能够强目标图像，提高目标和背景图像的对比度，方便车牌识别的后续工作。
车牌定位是从一幅拍摄到的图片中定位出车牌的位置，并从图片中提取出车牌图像。车牌定位正确与否直接影响到字符分割和识别的工作，是所有关键技术中的步。
倾斜校正是指检测车牌图像的倾斜角度，并校正车牌图像。倾斜的车牌图像会导致车牌中的字符倾斜，直接影响到车牌字符的分割和识别，因此必须对倾斜的车牌图像进行校正。
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