针对车牌开展配套的定位操作，目的是在拍摄获得的汽车图像之内，识别具体的车piao范围，同时将车牌图像实现提取操作，以此来实现之后的切分以及识别的操作。车牌定位属于综合识别体系的关键构成，科学的判断具体的车牌范围，则属于提升综合体系识别率的核心要素。车牌识别系统通过应用数字成像技术和计算机信息处理技术，采用合适的图像处理、模式识别和人工智能技术，通过对图像的采集和处理
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针对车牌开展配套的定位操作，目的是在拍摄获得的汽车图像之内，识别具体的车piao范围，同时将车牌图像实现提取操作，以此来实现之后的切分以及识别的操作。车牌定位属于综合识别体系的关键构成，科学的判断具体的车牌范围，则属于提升综合体系识别率的核心要素。车牌识别系统通过应用数字成像技术和计算机信息处理技术，采用合适的图像处理、模式识别和人工智能技术，通过对图像的采集和处理，获得更准确的wei章车辆信息，从而达到更有效率的的车辆程度。以形态学和有关的边缘检测作为基础的定位方式，核心为五方面的基础流程。
智能交通车牌辨认系统主要分为图像的采集和预处理、牌照区域的定位、牌照字符的分割和辨认三部分。其基本工作过程如下：
1）当行驶的车辆经过系统时，会触发系统的传感器。若系统被唤醒便会一直处于工作状态，摄像头上的传感器一旦被触发，相机便会拍下车辆图像；
2）被拍照的chao速车辆的牌照图像或被摄像头拍摄的视频中的图像输入到图像处理器进行图像增强和滤波等预处理操作；
3）由自动识别系统的检索模块对车牌图像进行搜索与检测，在定位出包含牌照字符的长方形形区域的基础上对上述矩形区域进行分割；
4）对牌照处理以后的字符进行2值化并分割出7个字符，经化后输入字符辨认系统进行对比分析。
目前针对车牌识别系统的研究主要可分为基于嵌入式平台和基于PC机平台两种研究方向。传统的基于PC平台的车牌识别系统除在在信息处理应用实时性方面难以满足人们的日常需求， 同时，在网络管理应用方面也存在带宽的压力，信息采集终端方面的成本也过高。可见，在实际交通管理应用中，基于PC机平台的车牌识别系统具有很多限制与缺陷。在这里，对车牌定位的精度要求是很高的，这也关乎我们后期对图片的处理结果。鉴于传统基于PC平台的车牌识别系统存在的缺点和不足，本文提出了基于MCS-51单片机的车牌识别系统。
车牌识别系统是当今智能交通管理技术研究的重要课题。识别、处理系统在运转过程中接收的车辆图像、车牌定位、字符分割，然后自动识别汽车牌照字符，这是车牌识别系统的核心过程。该系统借助汽车牌照的wei一性来管理车辆信息。在现代交通行业发展过程中，车牌的识别体系是制约交通管理实现科技化的因素，该课题研究的车牌识别体系大大降低了交通管理工作的复杂程度。车牌识别设备有车牌识别摄像镜头和车牌识别控制器，车牌识别控制器与测量仪连接，利于图像数据的识别、交换。该系统首先需要获取车辆的图像，然后将获取的牌照图像进行分割，后实现车辆字符的识别。
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