車牌識別一般應用于停車場、收費站、高速公路上等場景，滿足車牌識別方便管理收費等功能，但車牌識別技術也是由諸多環節組成的，采用高度模塊化的設計，將車牌識別過程的各個環節各自作為一個獨立的模塊，從而滿足車牌識別的輸入處理輸出的全過程，車牌識別系統中的黑科技，咱們一起來瞧一瞧。

1、車輛檢測跟蹤模塊

車輛檢測跟蹤模塊主要是對視頻流進行分析，判斷車輛的位置，對圖像中的車輛進行跟蹤，并記錄車輛的特寫圖片，配合跟蹤模塊，是識別結果更加合理，可以檢測無牌車輛并輸出結果。

2、車牌定位模塊

車牌定位模塊實現了一種完全基于學習的多種特征，融合車牌定位新算法，適用于各種復雜的背景環境和不同的攝像角度。其準確性大大提高。

3、車牌矯正模塊

由于受拍攝條件的限制，圖像中的車牌總不可避免存在一定的傾斜，為了提高車牌圖像的質量，為切分和識別模塊做準備。使用精心設計的快速圖像處理濾波器，不僅計算快速，而且利用的是車牌的整體信息，避免了局部噪聲帶來的影響。

4、車牌切分模塊

車牌識別系統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。有利于移動式稽查這種車牌圖像噪聲較大場景。

5、車牌識別模塊

在車牌識別系統中，通常采用多種識別模型相結合的方法來進行車牌識別，構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。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，還可提高圖像質量，保證車牌識別的正確率。

6、車牌識別結果決策模塊

車牌識別結果決策模塊利用一個車牌經過視野的過程留下的歷史記錄，對識別結果進行智能化的決策。其通過計算觀測幀數、識別結果穩定性、軌跡穩定性、速度穩定性、平均可信度和相似度等度量值得到該車牌的綜合可信度評價，從而決定是繼續跟蹤該車牌，還是輸出識別結果，或是拒絕該結果。大大提高了系統的識別率和識別結果的正確性和可靠性。

以上就是車牌識別系統中經常會使用到的技術，車牌識別系統的廣泛應用幫助人們更加高質的生活，需要的可以參考哦，也可以點擊-在線客服進行咨詢，繼續關注慧翼科技，了解車牌識別系統更多資訊。