圖像預(yù)處理模塊：是指車牌識別系統(tǒng)對所拍攝的汽車圖像進(jìn)行灰度化和邊緣檢測處理。在自然條件下外界太陽光照往往不均勻，光線強(qiáng)度也是不斷變化的，特別是有chao速情況，在此條件下，被攝像機(jī)拍攝到的汽車圖像往往是不清晰甚至是模糊的，為了得到清晰的圖像此時(shí)須要對車輛圖像其進(jìn)行圖像增強(qiáng)處理；文章對計(jì)算機(jī)圖像處理、人工智能、模式識別等車牌識別的背景知識進(jìn)行深入研究，摸索出了用數(shù)字圖像知識進(jìn)行車牌識別的方法并重點(diǎn)研究，對在較為復(fù)雜的背景下的車牌定位、字符分割的車牌字符識別算法進(jìn)行了重點(diǎn)研究，在識別上取得了良好效果。除了光照和光線的影響之外，電子器件和外界環(huán)境所帶來的噪聲干擾也會(huì)造成車輛圖像清晰度的下降，因此除了對圖像進(jìn)行圖像增強(qiáng)處理外還需對原始車輛圖像進(jìn)行降噪處理。

車牌定位模塊：該單元是指在對原始車輛圖像進(jìn)行圖像增強(qiáng)處理和降噪處理后還需對圖像進(jìn)行定位處理，即對在一張完整的車輛圖像中去掉我們不需要的部分定位出車牌區(qū)域。在一張拍攝的車輛圖像中，只有含車牌號碼的部分，對識別工作有意義，我們可以將其他區(qū)域設(shè)法除去，即從整個(gè)車輛圖像中準(zhǔn)確的找出并分離出車牌所在位置的圖像，這樣做的好處是可以節(jié)省系統(tǒng)識別時(shí)間。當(dāng)我在高峰時(shí)段回到社區(qū)的角落時(shí)，我遇到了一條長長的汽車龍，喇叭聲開始響起，這不可避免地成了一種道路疾病。

然后，就是車牌識別的后臺管理，車牌識別系統(tǒng)的后臺管理體系，決定了這個(gè)車牌識別系統(tǒng)是否好用。必須清楚地認(rèn)識到重要的一點(diǎn)是因?yàn)檐嚺普瘴蹞p、模糊、遮擋，或者天氣也許很糟(下雪﹑冰雹﹑大霧等等)在這些惡劣的條件下，車牌識別一體機(jī)經(jīng)過算法優(yōu)化，每一種條件都有一個(gè)專門對應(yīng)的識別庫，用來保證我們的識別率不斷的完善升級。繼續(xù)發(fā)展和不斷完善的可視化智能交通監(jiān)控系統(tǒng)，為實(shí)際應(yīng)用車輛道路運(yùn)輸基礎(chǔ)設(shè)施的管理系統(tǒng)奠定了良好的基礎(chǔ)。