為了進行車牌識別系統(tǒng)，需要以下幾個基本的步驟：

1、牌照定位，定位圖片中的牌照位置；

2、牌照字符分割，把牌照中的字符分割出來；

3、牌照字符識別，把分割好的字符進行識別，蕞終組成牌照號碼。

車牌識別過程中，牌照顏色的識別依據(jù)算法不同，可能在上述不同步驟實現(xiàn)，通常與車牌識別互相配合、互相驗證。

實際應用中，車牌識別系統(tǒng)的識別率還與牌照質(zhì)量和拍攝質(zhì)量密切相關(guān)。牌照質(zhì)量會受到各種因素的影響，如生銹、污損、油漆剝落、字體褪色、牌照被遮擋、牌照傾斜、高亮反光、多牌照等等；實際拍攝過程也會受到環(huán)境亮度、拍攝方式、車輛速度等等因素的影響。為了提高識別率，除了不斷地完善識別算法還應該想辦法克服各種光照條件，使采集到的圖像蕞利于識別。這些影響因素不同程度上降低了車牌識別的識別率，也正是車牌識別系統(tǒng)的困難和挑戰(zhàn)所在。為了提高識別率，除了不斷地完善識別算法還應該想辦法克服各種光照條件，使采集到的圖像蕞利于識別。

車輛號牌的特殊性與重要性決定車牌識別系統(tǒng)成為城市智能交通管理系統(tǒng)中不可或缺的重要組成部分。系統(tǒng)進行視頻車輛檢測，需要具備很高的處理速度并采用算法，在基本不丟幀的情況下實現(xiàn)圖像采集、處理。車牌識別是利用車輛的動態(tài)視頻或靜態(tài)圖像進行車牌號碼、車牌顏色自動識別的模式識別技術(shù)。技術(shù)的核心包括車牌定位算法、車牌字符分割算法和光學字符識別算法等。

車牌識別系統(tǒng)采用高度模塊化的設計，將車牌識別過程的各個環(huán)節(jié)各自作為一個獨立的模塊。

車牌系統(tǒng)的車牌切分模塊利用了車牌文字的灰度、顏色、邊緣分布等各種特征，能較好地抑制車牌周圍其他噪聲的影響，并能容忍一定傾斜角度的車牌。這一算法有利于類似移動式稽查這種車牌圖像噪聲較大的應用。

車牌識別模塊

在車牌識別系統(tǒng)中，通常采用多種識別模型相結(jié)合的方法來進行車牌識別，構(gòu)建一種層次化的字符識別流程，可有效地提高字符識別的正確率。另一方面，在字符識別之前，使用計算機智能算法對字符圖像進行前期處理，不僅可盡可能保留圖像信息，而且可提高圖像質(zhì)量，提高相似字符的可區(qū)分性，保證字符識別的可靠性。其工作方式是通過攝像機連續(xù)抓拍多張照片，選擇其中較為清晰的一張，然后通過電腦軟件進行字符處理，實現(xiàn)號牌識別的。