在實際工作場景中采集到的數(shù)字圖像通常會因為外界環(huán)境、攝像設(shè)備、傳輸線路或保存精度等方面的原因，使其在進行預處理前受到各種噪聲的污染。并且在圖像處理過程中也可能會對圖像產(chǎn)生噪聲。噪聲與我們想要處理的圖像沒有任何關(guān)聯(lián)，還會對我們的處理產(chǎn)生不好的影響。所以，一般情況下我們會在進行圖像處理前對圖像采用濾波技術(shù)進行處理，常用的濾波方法有：中值濾波、均值濾波、高斯濾波等。車牌識別攝像機主要完成被測車輛號牌自動識別比對，同時聯(lián)網(wǎng)從數(shù)據(jù)庫中調(diào)閱機動車的信息。

自從這一方法提出以來，獲得了很大發(fā)展，各國也紛紛制定智能交通發(fā)展戰(zhàn)略，目前該問題已經(jīng)成為21世紀的重要發(fā)展方向。過去的人工管理方式已經(jīng)不能適應(yīng)現(xiàn)代化發(fā)展的需要，車輛的牌照自動識別系統(tǒng)是實現(xiàn)智能化管理的重要部分，也是加強車輛和交通秩序管理的重要舉措。適用場合:適用于所有停車場、高速收費站、港口、海關(guān)口岸、物流園區(qū)、醫(yī)院、商場等各類出入口及各種卡口對車輛車牌識別及能脫機使用的場合。

汽車牌照發(fā)展幾年來，已經(jīng)得到很多消費者青睞，并廣泛應(yīng)用。它能夠自動、實時地檢測車輛，識別汽車牌照，從而達到更高的智能化管理。車輛的牌照自動識別系統(tǒng)可廣泛安裝于車管所機動車車輛檢測線、收費站、停車場、十字路口等交通關(guān)卡處，使收費管理更科學與嚴密。常用的車牌定位的方法有基于顏色的方法、基于紋理特征的方法、基于數(shù)學形態(tài)學的方法、基于小波變換的方法等。

需要改進的本地車牌識別系統(tǒng)已投入使用一年。盡管已經(jīng)取得了一定的成果，但仍存在許多不足之處。有些需要供應(yīng)商改進系統(tǒng)以改進，有些可以通過增強管理來改進，有些可能涉及修改車輛管理方法。首先，需要進一步改進系統(tǒng)相關(guān)功能。為了進一步提高車牌識別的準確性，有必要確保在正常情況下可以平穩(wěn)地提升和釋放注冊車輛，以避免因識別錯誤而對臨時停車收費或減少費用;提高地下室車輛地面停車時間的準確性;掃描支付功能等。其次，物業(yè)需要繼續(xù)加強對員工的培訓和管理。要進一步規(guī)范車輛登記，繼續(xù)從源頭上嚴格控制。必須堅決防止保安人員手動抬起杠桿并通過遙控裝置釋放車輛。第三，所有者在社區(qū)和車庫的每日進出期間遇到任何問題。他可以隨時通知行業(yè)會或財產(chǎn)。以形態(tài)學和有關(guān)的邊緣檢測作為基礎(chǔ)的定位方式，核心為五方面的基礎(chǔ)流程。我們將總結(jié)這些問題，并在適當?shù)臅r候與供應(yīng)商捷順科技進行溝通，以尋求解決方案。