智能交通車牌辨認系統(tǒng)主要分為圖像的采集和預處理、牌照區(qū)域的定位、牌照字符的分割和辨認三部分。其基本工作過程如下：

1）當行駛的車輛經(jīng)過系統(tǒng)時，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行圖像增強和濾波等預處理操作；

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

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

當今社會，智能交通系統(tǒng)是道路交通的發(fā)展趨勢。繼續(xù)發(fā)展和不斷完善的可視化智能交通監(jiān)控系統(tǒng)，為實際應用車輛道路運輸基礎設施的管理系統(tǒng)奠定了良好的基礎。智能交通系統(tǒng)，車牌自動識別系統(tǒng)是發(fā)展的一個很重要的方向。由此帶來的交通管理問題也變得越來越復雜，智能交通系統(tǒng)的建立是很好的解決問題的方法。車牌自動識別技術可應用于道路收費系統(tǒng)，交通管理系統(tǒng)領域，起到節(jié)省人力成本，提高工作效率，完善管理制度等。隨著汽車數(shù)量的迅速增加，車牌識別技術提出了巨大的經(jīng)濟價值和現(xiàn)實意義。

該系統(tǒng)將獲得的機動車所有的圖像實行串連處理后，會用數(shù)字字符的方法輸送得出的信息，這樣不僅存儲空間少，而且操作更加便捷。由此看來該課題研究的內容發(fā)展空間很廣泛，它的速度與方便性是人工汽車牌照識別遠遠達不到的，這對交通發(fā)展領域有深遠的影響。

文章對計算機圖像處理、人工智能、模式識別等車牌識別的背景知識進行深入研究，摸索出了用數(shù)字圖像知識進行車牌識別的方法并重點研究，對在較為復雜的背景下的車牌定位、字符分割的車牌字符識別算法進行了重點研究，在識別上取得了良好效果。

車牌識別系統(tǒng)近幾年發(fā)展火熱，在各地已經(jīng)有實際的應用，其應用范圍主要在車輛檢測、城市交通管理、收費管理、公路超限治理等方面，前景廣泛。汽車自動檢驗設備配有車牌的識別系統(tǒng)，其自動性能不斷增強，這樣大大減少了車輛檢驗的整體時間，從而使待檢汽車排隊的長度縮短，取得了明顯的社會效益與經(jīng)濟效益。特別是在夜間，它可以抑制汽車前照燈的干擾，使車牌清晰掃描，識別率達到99?；谲嚺谱R別的智能管理系統(tǒng)能夠更好地解決現(xiàn)行管理中面臨的種種難題，在各行各業(yè)都有著舉足輕重的作用。