该成果特点：

        （1）针对我国车牌汉字难识别、修饰车牌边框难区分等特点，对车牌定位技术、车牌字符分割技术、车牌字符识别等关键技术作了全面研究。

        （2）建立了基于Microsoft Visual Studio 2010、Open Source Computer Vision Library（Opencv）视觉库、Qt开发环境的车牌识别系统。

        （3）通过人工拍照、自动拍照及网络收集等方法，扩充了动态、静态、倾斜、模糊车牌图像数据库；在难以识别的动态情况下，车牌识别率达到96%以上，中文字符识别率达96%、数字字符识别率达98%、字母字符识别率达99%的良好结果；并创新性的实现了倾斜和模糊状态下的车牌识别，结果令人满意。

        市场预期：随着近年来经济的飞速发展，汽车保有量逐步上升，虽然汽车的普及给大家的衣食住行带来了十分巨大的方便，但是随着车辆的急速扩增也引起了越来越大的道路交通压力。世界各国都在如何对车辆交通进行更好的管理这一课题进行着不断的研究，寻求着更好的解决方法。针对日益严重的交通问题，智能交通系统(ITS)应运而生，车辆牌照识别技术（LPR）作为智能交通系统（ITS）中的关键方法和重要手段，受到了人们越来越多的重视。