在實(shí)際工作場(chǎng)景中采集到的數(shù)字圖像通常會(huì)因?yàn)橥饨绛h(huán)境、攝像設(shè)備、傳輸線路或保存精度等方面的原因，使其在進(jìn)行預(yù)處理前受到各種噪聲的污染。并且在圖像處理過(guò)程中也可能會(huì)對(duì)圖像產(chǎn)生噪聲。在本月12日之前，它將準(zhǔn)確提供給物業(yè)服務(wù)中心，以避免將來(lái)無(wú)法識(shí)別車(chē)牌并影響您的正常旅行。噪聲與我們想要處理的圖像沒(méi)有任何關(guān)聯(lián)，還會(huì)對(duì)我們的處理產(chǎn)生不好的影響。所以，一般情況下我們會(huì)在進(jìn)行圖像處理前對(duì)圖像采用濾波技術(shù)進(jìn)行處理，常用的濾波方法有：中值濾波、均值濾波、高斯濾波等。

常用的車(chē)牌定位的方法有基于顏色的方法、基于紋理特征的方法、基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的方法、基于小波變換的方法等。這些車(chē)牌定位方法，都各自具有不同的局限性。使用Mean Shift算法進(jìn)行車(chē)牌定位可以獲得比較好的效果。對(duì)于圖像空間的所有像素點(diǎn)，在經(jīng)過(guò)Mean Shift算法迭代后，如果終收斂于同一點(diǎn)，則停止迭代。用同樣的方法對(duì)圖像空間中的所有像素點(diǎn)進(jìn)行迭代遍歷，得出的結(jié)果根據(jù)收斂點(diǎn)的不同可以把整個(gè)空間分成幾個(gè)區(qū)域。這些區(qū)域即為可能的車(chē)牌區(qū)域，再通過(guò)上述特征在可能的車(chē)牌區(qū)域中進(jìn)行對(duì)照分析，就可以得到車(chē)牌區(qū)域。它運(yùn)用車(chē)牌是車(chē)輛身份的標(biāo)識(shí)的思想概念來(lái)智能識(shí)別和統(tǒng)計(jì)車(chē)輛，涉及圖像的處理、理解和記錄等技術(shù)。

車(chē)牌識(shí)別入場(chǎng)說(shuō)明1車(chē)輛可以從任何入口自由進(jìn)入場(chǎng)地。在停車(chē)場(chǎng)入口處，高速車(chē)牌識(shí)別集成門(mén)的LED顯示屏，實(shí)時(shí)顯示空車(chē)位數(shù)，有效期或停車(chē)位信息顯示，歡迎訪問(wèn)等提示。 2車(chē)輛行駛到停車(chē)場(chǎng)的入口，觸發(fā)地面感應(yīng)線圈（地面感應(yīng)線圈是車(chē)牌識(shí)別攝像機(jī)的識(shí)別區(qū)域）。在地面感應(yīng)線圈檢測(cè)到信號(hào)后，車(chē)牌識(shí)別攝像頭自動(dòng)進(jìn)入車(chē)輛的圖像并自動(dòng)識(shí)別車(chē)牌號(hào)碼，記錄進(jìn)入時(shí)間并將車(chē)輛信息發(fā)送到服務(wù)中心，搜索數(shù)據(jù)庫(kù)獲取車(chē)輛類(lèi)別，并在哨兵中心屏幕上顯示。 。將驗(yàn)證進(jìn)入車(chē)輛的終車(chē)牌識(shí)別。在捕獲車(chē)牌號(hào)碼后，門(mén)將被抬起并記錄車(chē)輛進(jìn)入時(shí)間。基于模板的識(shí)別算法由于其處理速度快、識(shí)別率高的特點(diǎn)為大多數(shù)設(shè)計(jì)所采用。

停車(chē)管理行業(yè)這幾年發(fā)展迅速，各大廠家競(jìng)爭(zhēng)激烈，具備智能管理功能的產(chǎn)品是未來(lái)發(fā)展的重點(diǎn)。從人們的一個(gè)體驗(yàn)上來(lái)說(shuō)，無(wú)人值守停車(chē)場(chǎng)車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)是車(chē)主很受歡迎的一套智能停車(chē)場(chǎng)管理系統(tǒng)之一。無(wú)人值守勢(shì)必要求改變?cè)刃枰斯じ深A(yù)處理的過(guò)程，通過(guò)更加智能化的方式來(lái)替代和解決。因此，停車(chē)場(chǎng)實(shí)現(xiàn)真正的無(wú)人化管理，是停車(chē)場(chǎng)車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)發(fā)展的一大趨勢(shì)。字符分割的方法[2]主要有：基于連通域標(biāo)記的字符分割算法、灰度垂直投影分割的方法等。