深圳市安视宝车牌识别系统通过引入数字摄像技术和计算机信息管理技术，采用先进的图像处理、模式识别和人工智能技术，通过对图像的采集和处理，获得更多的信息，从而达到更高的智能化管理程度。在LPR系统产品的性能指标中，识别率和识别速度难以同时提高其中原因既包括图像处理技术不够成熟，又受到摄像设备计算机等性能的限制。因此，研究高速准确的定位与识别算法，是当前的主要任务。汽车车牌自动识别系统主要包括触发拍照、图像采集、图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别、输出结果等单元。
触发拍照：该单元会自动检测车辆在指定区域的存在，现有的成熟技术的有线圈触发、视频触发、红外触发、雷达触发以及激光触发。其中线圈触发和视频触发得到了广泛的应用。图像采集：该单元是指在道路上安装的摄像头在检测到有车辆通过的同时进行拍照并借助网络传送到汽车自动识别系统。图像预处理：该单元是指车牌识别系统对拍摄的汽车图片进行灰度化和边缘检测等处理。在外界光照不均匀，光照强度不稳定的情况下，通过摄像机采集到的车牌原始图像会模糊不清，因此需要对其进行图像增强的处理；在外界环境噪声以及电了器件自身产生的噪声干扰下，车牌图像质量会有所下降，因此需要对图像进行去噪音处理等等。以上所做的这些处理均属于图像预处理的工作。
车牌定位：是指对预处理过的汽车图片进行处理，把车牌部分进行定位，把无用的部分去除，得到定位好的车牌图片。在一张完整的车辆图像中，大部分区域都是背景图像，对识别工作毫无意义，我们可以将背景区域视为无用区域，并设法将其去除，即从复杂的背景图像中准确的定位并分割出车牌区域图像，从原图像中提取出需要的部分舍弃不需要的部分，以使节省系统识别时间，这也是车牌定位分割的目的及意义所在。在定位分割的过程中要保证不能把非车牌区域误判为车牌区域，也不能漏检车牌区域，否则后继的工作将无法进行。字符分割：对已经定位的车牌图片的进行字符分割，将车牌分割为7个单一的字符图片。被分离出的车牌区域图像，系统并不能直接对其进行识别，还需要将车牌上的每一个字符都独立的完整的分割出来，即从车牌区域图像中将车牌上所包含的每一个字符都切分山来，使其成为不具有任何相关性的单个字符图像，再由系统分别对每个字符进行识别，在对字符进行切分时，要注意保证每个字符的完整度。
字符识别：车牌字符识别是最为关键的一步，前面对车牌图像所做的处理都是为了完成最终的识别。系统输入的是单个的字符图像，输出的却是文本格式的完整的车牌号码，车牌字符识别的准确率直接反映出识别系统性能的好坏。输出结果：输出识别结果，并进行数据存储。
对于车牌识别系统而言，以上的每一个步骤都是必不可少的，并且后一步骤均是建立在前而步骤的基础之上进行的，因此，只有确保做好每一步才能顺利完成系统最终的识别工作。
产品简单介绍：
1.采用SONY传感器，集中了宽动态、低照度、高画质等功能；内置有9-22mm镜头，自动光圈手动调焦镜头。
2.采用先进的H.264 视频压缩算法，轻松实现非常清晰图像的低速网络带宽传输。
3.智能算法,保证夜间与白天看车牌最佳效果；具有强光抑制自动转换功能, 此功能的优点:白天工作在普通状态模式下,强光抑制功能是关闭的,整体画面不会偏暗；当光线暗下来补光灯自动开启, 强光抑制功能也自动开启,从而使白天和晚上都能达到满意的监控效果。前端采用独特的双玻璃设计，可有效避免辅助光开启时产生光晕和光斑现象。
4. P67防水标准，防水防雾；自带加温，散热器，高品质双层加厚隔热护罩。