在實際工作場景中采集到的數(shù)字圖像通常會因為外界環(huán)境、攝像設備、傳輸線路或保存精度等方面的原因，使其在進行預處理前受到各種噪聲的污染。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，識別具體的車piao范圍，同時將車牌圖像實現(xiàn)提取操作，以此來實現(xiàn)之后的切分以及識別的操作。并且在圖像處理過程中也可能會對圖像產生噪聲。噪聲與我們想要處理的圖像沒有任何關聯(lián)，還會對我們的處理產生不好的影響。所以，一般情況下我們會在進行圖像處理前對圖像采用濾波技術進行處理，常用的濾波方法有：中值濾波、均值濾波、高斯濾波等。

在日常生活中，車牌識別的技術在安防行業(yè)的應用相對普遍，技術相對成熟，人工智能的應用提高了車牌識別的準確率。字符分割技術將車牌的多個字符分割為單一字符，我們利用識別技術對字符進行識別。而對于車牌識別算法的廠家來說，如何延伸對目標車輛的識別范圍，實現(xiàn)更準確的識別是市場所需。如何選擇一個好的車牌識別系統(tǒng)就成為重要任務。從技術上評價一個車牌識別系統(tǒng)好壞的標準又有哪些?

開始是車牌識別系統(tǒng)的識別率，一個車牌識別系統(tǒng)是否實用，其重要的指標是識別率。

車牌識別入場說明1車輛可以從任何入口自由進入場地。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。在停車場入口處，高速車牌識別集成門的LED顯示屏，實時顯示空車位數(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)地面感應線圈（地面感應線圈是車牌識別攝像機的識別區(qū)域）。在地面感應線圈檢測到信號后，車牌識別攝像頭自動進入車輛的圖像并自動識別車牌號碼，記錄進入時間并將車輛信息發(fā)送到服務中心，搜索數(shù)據(jù)庫獲取車輛類別，并在哨兵中心屏幕上顯示。 。將驗證進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入時間。