图像采集:高清摄像抓拍主机，实时、不间断地记录和采集卡口处过往车辆或车辆违章情况。
预处理:图像质量是影响车辆识别率的关键因素。因此，高清摄像头采集的原始图像要经过噪声过滤、自动白平衡、自动曝光、伽玛校正、边缘增强、对比度调整等处理。
车牌定位:车牌定位准确性直接决定了后续识别效果，影响整个车牌识别率的重要因素，其核心是纹理特征分析和定位算法，对图像预处理后的灰度图像进行行列扫描，通过行扫描确定列方向有车牌线段的候选区域，确定区域的初始行坐标和高度，然后对区域进行列扫描，确定其列坐标和宽度，从而确定一个车牌区域。该算法可以定位图像中的所有车牌。
字符分割：图像定位车牌区域，通过灰度、灰度拉伸、二值化、边缘化进一步精确定位字符区域，然后提出一种动态模板法，根据字符大小特征分割字符，并对字符大小进行归一化处理。
字符识别:对分割后的字符进行缩放和特征提取，得到特定字符的表达形式。然后通过分类判别函数和分类规则，与字符数据库模板中的标准字符表达形式进行匹配，识别输入字符图像。
智能系统的开发和应用市场刚刚起步，竞争相对较小。国内开发此类系统的企业屈指可数，很多处于模仿开发阶段，项目行业的技术壁垒尚未显现。E-Park时代的技术为软硬件开发投入的资金和人力，使得E-Park时代的无人超市、自动车牌识别、一卡通等无人系统遥遥领先。
车牌识别SDK，已成功应用于智能交通系统、出入口管理系统、公共安全框架系统、移动警务系统等行业，车牌识别SDK采用清华OCR技术，集成了车牌定位、车牌字符分割、车牌字符识别等算法，使系统具有识别效率高、速度快、适应性强、易于使用的优点。技术处于国际先进水平，得到了相关行业用户的广泛好评。
目前车牌识别SDK可应用于Windows、Linux、ARM、DSP、ADI、WIN CE、Android等平台。是国内市场支持平台类型最多的车牌识别SDK。
车牌识别SDK支持图像和视频流两种识别模式，可用于各种场景，适应性强。
