針對車牌開展配套的定位操作，目的是在拍攝獲得的汽車圖像之內(nèi)，識別具體的車piao范圍，同時(shí)將車牌圖像實(shí)現(xiàn)提取操作，以此來實(shí)現(xiàn)之后的切分以及識別的操作。車牌圖像處理后的灰度圖是一個(gè)水平度很高的矩形圖樣，在預(yù)處理圖中比較集中，且字符的灰度值和相鄰字符圖樣有較明顯差別，因此很容易用邊緣算法檢測操作來對圖像進(jìn)行分割。車牌定位屬于綜合識別體系的關(guān)鍵構(gòu)成，科學(xué)的判斷具體的車牌范圍，則屬于提升綜合體系識別率的核心要素。以形態(tài)學(xué)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。

智能交通車牌辨認(rèn)系統(tǒng)主要分為圖像的采集和預(yù)處理、牌照區(qū)域的定位、牌照字符的分割和辨認(rèn)三部分。其基本工作過程如下：

1）當(dāng)行駛的車輛經(jīng)過系統(tǒng)時(shí)，會觸發(fā)系統(tǒng)的傳感器。若系統(tǒng)被喚醒便會一直處于工作狀態(tài)，攝像頭上的傳感器一旦被觸發(fā)，相機(jī)便會拍下車輛圖像；

2）被拍照的chao速車輛的牌照圖像或被攝像頭拍攝的視頻中的圖像輸入到圖像處理器進(jìn)行圖像增強(qiáng)和濾波等預(yù)處理操作；

3）由自動識別系統(tǒng)的檢索模塊對車牌圖像進(jìn)行搜索與檢測，在定位出包含牌照字符的長方形形區(qū)域的基礎(chǔ)上對上述矩形區(qū)域進(jìn)行分割；

4）對牌照處理以后的字符進(jìn)行2值化并分割出7個(gè)字符，經(jīng)化后輸入字符辨認(rèn)系統(tǒng)進(jìn)行對比分析。

其次，車牌識別系統(tǒng)的識別速度也很關(guān)鍵。識別速度決定了一個(gè)車牌識別系統(tǒng)是否能夠滿足實(shí)時(shí)實(shí)際應(yīng)用的要求。一個(gè)識別率很高的系統(tǒng)，如果需要幾秒鐘，甚至幾分鐘才能識別出結(jié)果，那么這個(gè)系統(tǒng)就會因?yàn)闈M足不了實(shí)際應(yīng)用中的實(shí)時(shí)要求而毫無實(shí)用意義。例如，在高速公路收費(fèi)中車牌識別應(yīng)用的作用之一是減少通行時(shí)間，速度是這一類應(yīng)用里減少通行時(shí)間、避免車道堵車的有力保障。我們采取這樣的方法確定字符的左右坐標(biāo)和寬度，就可以對字符進(jìn)行分割。