由于拍攝條件的限制，圖像中的牌照始終具有一定的傾斜度，需要校正和定位鏈接以進(jìn)一步提高車牌圖像的質(zhì)量并為分割和識(shí)別模塊做準(zhǔn)備。使用精心設(shè)計(jì)的快速圖像處理濾波器，不僅計(jì)算速度快，而且還使用車牌的整體信息來(lái)避免局部噪聲的影響。使用該算法的另一個(gè)優(yōu)點(diǎn)是它還可以通過(guò)分析多個(gè)中間結(jié)果來(lái)微調(diào)車牌，進(jìn)一步減少非許可區(qū)域的影響。手持移動(dòng)車牌識(shí)別過(guò)程包括圖像采集，車牌定位，字符分割，字符識(shí)別，結(jié)果輸出等算法，以應(yīng)對(duì)不同的環(huán)境，條件和照明條件。車牌系統(tǒng)的車牌分割模塊利用車牌文字的灰度，顏色和邊緣分布等各種功能，可以更好地抑制車牌周圍其他噪音的影響，并且可以容忍具有一定傾向的車牌角度。該算法對(duì)于諸如牌照?qǐng)D像有噪聲的移動(dòng)檢查之類的應(yīng)用是有用的。

在車牌識(shí)別系統(tǒng)中，通常采用多種識(shí)別模型的組合來(lái)識(shí)別車牌，構(gòu)建分層字符識(shí)別過(guò)程，可以有效提高字符識(shí)別的正確率。另一方面，在字符識(shí)別之前，使用計(jì)算機(jī)智能算法對(duì)字符圖像進(jìn)行預(yù)處理，不僅可以盡可能地保留圖像信息，還可以提高圖像質(zhì)量，提高相似字符的可區(qū)分性，并確保字符識(shí)別的可靠性。識(shí)別結(jié)果決策模塊，具體地，決策模塊利用通過(guò)視場(chǎng)的車牌過(guò)程留下的歷史記錄對(duì)識(shí)別結(jié)果做出智能決策。生產(chǎn)后，為了確保產(chǎn)品的外觀，我們也使用不同的噴涂工藝進(jìn)行表面處理。通過(guò)計(jì)算觀測(cè)框的數(shù)量，識(shí)別結(jié)果的穩(wěn)定性，軌跡穩(wěn)定性，速度穩(wěn)定性，平均可信度和相似度，獲得車牌的綜合可信度評(píng)估，從而確定是否繼續(xù)跟蹤車牌或輸出。識(shí)別結(jié)果或拒絕結(jié)果。該方法綜合利用了所有幀的信息，減少了前一種基于單一圖像的識(shí)別算法引起的偶然性誤差，大大提高了識(shí)別率和識(shí)別結(jié)果的正確性和可靠性。

在傳統(tǒng)的高清系統(tǒng)中，系統(tǒng)將攝像機(jī)拍攝的圖像發(fā)送到工業(yè)計(jì)算機(jī)等處理系統(tǒng)進(jìn)行識(shí)別處理和存儲(chǔ)，對(duì)傳輸和處理設(shè)備的要求非常高，難以實(shí)現(xiàn)。滿足系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和處理能力要求。新型智能高清攝像頭嵌入式處理解決方案可以有效解決上述問(wèn)題。每個(gè)通道都配備了一個(gè)200萬(wàn)像素的智能高清攝像頭，分辨率高達(dá)1600×1200像素。它負(fù)責(zé)前排乘客的面部特征，車牌的自動(dòng)識(shí)別和車身顏色的自動(dòng)識(shí)別，處理結(jié)果通過(guò)以太網(wǎng)傳遞。此外，隨著智能交通管理系統(tǒng)識(shí)別系統(tǒng)的進(jìn)一步支持和發(fā)展，識(shí)別技術(shù)將越來(lái)越完善，更能為人們的日常生活服務(wù)。網(wǎng)絡(luò)被發(fā)送到智能高清攝像機(jī)終端服務(wù)器。終端服務(wù)器采用嵌入式linux系統(tǒng)，負(fù)責(zé)接收，存儲(chǔ)和上傳車輛交通信息。同時(shí)，用戶可以通過(guò)終端服務(wù)器查看和管理所有前端設(shè)備。每個(gè)智能高清攝像機(jī)終端服務(wù)器可同時(shí)連接多達(dá)20個(gè)智能高清攝像機(jī)。大大提高系統(tǒng)處理性能。