车牌识别系统的关键技术及算法。对边缘检测后的灰度图进行二值化处理：车牌图像经过边缘检测之后，车牌上的字符及边缘信息会突出出来，同时，其他非字符和非车牌边框的边缘纹理特征也突出了出来，为了减少噪声的影响，需要对车牌图像进行二值化处理，二值化是对图像进行阈值化的一种类型。根据阈值的选取情况，二值化的方法可分为全局阈值法、动态阈值法和局部阈值法，我们用大类间方差法（也称Otsu算法）进行
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车牌识别系统的关键技术及算法。对边缘检测后的灰度图进行二值化处理：车牌图像经过边缘检测之后，车牌上的字符及边缘信息会突出出来，同时，其他非字符和非车牌边框的边缘纹理特征也突出了出来，为了减少噪声的影响，需要对车牌图像进行二值化处理，二值化是对图像进行阈值化的一种类型。根据阈值的选取情况，二值化的方法可分为全局阈值法、动态阈值法和局部阈值法，我们用大类间方差法（也称Otsu算法）进行阈值化，来剔除一些梯度值较小的像素，减少需要查找的车牌范围，二值化处理后车牌图像的像素值为0或者255.
车牌识别系统的关键技术及算法。车牌字符识别算法的研究。基于模板匹配的字符识别算法该算法的步骤是，首先建立模板库，将待识别的字符进行二值化并将其化操作，然后作为输入模式的字符与所有的模板进行匹配，后选择佳匹配作为结果。算法的优点是，在预处理后的图片质量较高、车牌的倾斜程度较低、车牌的纹理特征清晰的情况下，这种算法识别的准确率较高，但是对字符细节信息的忽略导致了在识别相似字符时容易出错。
车牌识别过程中，牌照颜色的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常与车牌识别互相配合、互相验证。牌照定位自然环境下，汽车图像背景复杂、光照不均匀，如何在自然背景中准确地确定牌照区域是整个识别过程的关键。首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索，找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，后选定一个佳的区域作为牌照区域，并将其从图像中分离出来。
车牌识别车牌号提取，车牌号信息准确识别。车牌抓拍识别摄像头，改变用户出行体验车牌抓拍识别摄像头是智能停车场管理系统中的重要组成部分。车牌抓拍识别摄像头主要由嵌入式车牌识别算法、高清摄像机、2.8~12mm自动变焦镜头、进口LED补光灯、IP66等级金属防护罩等部分组成，集成度高，拍摄距离可达53~8m，适合各种复杂环境和天气，能够适应由北到南-35℃-85℃的温度差异，车牌抓拍识别摄像头还支持地感线圈触发识0别、视频流触发识别、视频+地感识别三种模式，支持二次开发，支持脱机工作，支持5000个白名单设置，提供文通演示2Demo软件。
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