车牌识别系统采用高度模块化的设计，将车牌识别过程的各个环节各自作为一个独立的模块。
① 车辆检测跟踪模块
车辆检测跟踪模块主要对视频流进行分析，判断其中车辆的位置，对图像中的车辆进行跟踪，并在车辆位置Zui1佳时刻，记录该车辆的特写图片，由于加入了跟踪模块，系统能够很好地克服各种外界的干扰，停车场车牌识别，使得到更加合理的识别结果，可以检测无牌车辆并输出结果。
② 车牌定位模块
车牌定位模块是一个十分重要的环节，是后续环节的基础，盐城车牌识别，其准确性对整体系统性能的影响巨大。车牌系统完全摒弃了以往的算法思路，实现了一种完全基于学习的多种特征融合的车牌定位新算法，车牌识别系统厂家，适用于各种复杂的背景环境和不同的摄像角度。
车牌识别系统的关键技术及算法。
Sobel边缘检测算子：
Sobel算子是根据邻域像素与当前像素的距离有不同的权值，强调中心像素的对边邻域像素对其的影响，而消弱4个对角近邻像素的作用。图像中每一个像素点都用这两个核做卷积，一个卷积核对图像垂直边缘响应Zui1大，而另一个则对水平边缘响应Zui1大，取两个卷积之中的Zui1大值作为该像素点的输出值。
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对车牌图像进行图像形态学操作：
由于成像系统、传输介质、记录设备等的不完善，车牌识别厂家，以及天气情况的变化等，车牌图像往往受到多种噪声的污染。在经过二值化处理的车牌图像上，会出现一些与要研究的对象（即车牌区域）不相关的孤立点或者像素块，扰乱图像的研究对象，影响对车牌区域的提取、分割等操作。于是要构造一种有效抑制噪声的滤波器来有效的去除目标和背景中的噪声，同时，能够很好地保护车牌区域的形状、大小及特定的车牌纹理特征。
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