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。

汽車牌照的識別定位：對汽車牌照范圍內(nèi)的定位是識別車牌整個過程中的重點(diǎn)，假若汽車牌照的定位出現(xiàn)偏差，會直接影響后面的字符分割及字符識別效果。汽車牌照定位的關(guān)鍵點(diǎn)為紋理特征的分析定位方法，該方法在經(jīng)過預(yù)處理之后對灰度圖像進(jìn)行掃描，經(jīng)過掃描后斷定包含汽車牌照的線段的待選區(qū)域，后確定此范圍內(nèi)的起始坐標(biāo)和坐標(biāo)高度以及列坐標(biāo)和坐標(biāo)的寬度，從而判斷出整個汽車牌照的區(qū)域，這就完成了對圖像中的全部汽車牌照實(shí)現(xiàn)了定位。識別速度決定了一個車牌識別系統(tǒng)是否能夠滿足實(shí)時實(shí)際應(yīng)用的要求。

車牌識別入場說明1車輛可以從任何入口自由進(jìn)入場地。在停車場入口處，高速車牌識別集成門的LED顯示屏，實(shí)時顯示空車位數(shù)，有效期或停車位信息顯示，歡迎訪問等提示。 2車輛行駛到停車場的入口，觸發(fā)地面感應(yīng)線圈（地面感應(yīng)線圈是車牌識別攝像機(jī)的識別區(qū)域）。在地面感應(yīng)線圈檢測到信號后，車牌識別攝像頭自動進(jìn)入車輛的圖像并自動識別車牌號碼，記錄進(jìn)入時間并將車輛信息發(fā)送到服務(wù)中心，搜索數(shù)據(jù)庫獲取車輛類別，并在哨兵中心屏幕上顯示。 。將驗(yàn)證進(jìn)入車輛的終車牌識別。在捕獲車牌號碼后，門將被抬起并記錄車輛進(jìn)入時間。通過車牌提取，圖像預(yù)處理，特征提取，車牌字符識別等技術(shù)，可以識別車輛品牌和顏色信息。

隨著現(xiàn)代管理方法的進(jìn)步和科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，社區(qū)用戶對車輛管理的要求越來越高。過去，手工刷ka的管理方法已不適應(yīng)現(xiàn)代發(fā)展的需要。對于當(dāng)前快節(jié)奏的高速工作模式，管理方法和系統(tǒng)有了根本性的改進(jìn)。這種改進(jìn)不僅要滿足社區(qū)管理的需要。還必須適應(yīng)社會的需要，適應(yīng)人類感官的需要和習(xí)慣性行動的需要。但是，目前，任何高科技產(chǎn)品都不能完全取代人類的人工操作，它不能完全取代人類的思維，也不能與人們的思維方式相一致。因此，停車場實(shí)現(xiàn)真正的無人化管理，是停車場車牌識別系統(tǒng)發(fā)展的一大趨勢。