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一步提高車牌圖像的質量并為分割和識別模塊做準備。使用精心設計的快速圖像處理濾波器，不僅計算速度快，而且還使用車牌的整體信息來避免局部噪聲的影響。使用該算法的另一個優(yōu)點是它還可以通過分析多個中間結果來微調車牌，進一步減少非許可區(qū)域的影響。手持移動車牌識別過程包括圖像采集，車牌定位，字符分割，字符識別，結果輸出等算法，以應對不同的環(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。該算法對于諸如牌照圖像有噪聲的移動檢查之類的應用是有用的。

在車牌識別系統(tǒng)中，通常采用多種識別模型的組合來識別車牌，構建分層字符識別過程，可以有效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預處理，不僅可以盡可能地保留圖像信息，還可以提高圖像質量，提高相似字符的可區(qū)分性，并確保字符識別的可靠性。識別結果決策模塊，具體地，決策模塊利用通過視場的車牌過程留下的歷史記錄對識別結果做出智能決策。生產后，為了確保產品的外觀，我們也使用不同的噴涂工藝進行表面處理。通過計算觀測框的數量，識別結果的穩(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估，從而確定是否繼續(xù)跟蹤車牌或輸出。識別結果或拒絕結果。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別算法引起的偶然性誤差，大大提高了識別率和識別結果的正確性和可靠性。

在傳統(tǒng)的高清系統(tǒng)中，系統(tǒng)將攝像機拍攝的圖像發(fā)送到工業(yè)計算機等處理系統(tǒng)進行識別處理和存儲，對傳輸和處理設備的要求非常高，難以實現。滿足系統(tǒng)的設計和處理能力要求。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題。每個通道都配備了一個200萬像素的智能高清攝像頭，分辨率高達1600×1200像素。它負責前排乘客的面部特征，車牌的自動識別和車身顏色的自動識別，處理結果通過以太網傳遞。此外，隨著智能交通管理系統(tǒng)識別系統(tǒng)的進一步支持和發(fā)展，識別技術將越來越完善，更能為人們的日常生活服務。網絡被發(fā)送到智能高清攝像機終端服務器。終端服務器采用嵌入式linux系統(tǒng)，負責接收，存儲和上傳車輛交通信息。同時，用戶可以通過終端服務器查看和管理所有前端設備。每個智能高清攝像機終端服務器可同時連接多達20個智能高清攝像機。大大提高系統(tǒng)處理性能。