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。
车牌跟踪模块车牌跟踪模块记录下车辆行驶过程中每一帧中该车车牌的位置以及外观、识别结果、可信度等各种历史信息。
由于车牌跟踪模块采用了具有一定容错能力的运动模型和更新模型，使得那些被短时间遮挡或瞬间模糊的车牌仍能被正确地跟踪和预测，终只输出一个识别结果。
车牌识别系统的关键技术及算法。
车牌字符识别算法的研究。
车牌的字符识别是车牌识别系统能够终实现的关键因素，是对经过车牌定位和车牌字符分割后的一个个车牌字符进行识别。
车牌识别系统中的字符识别与其它的字符识别相比，有其自身的特点，主要由以下方面的不同：车牌识别系统中字符的字量少，包括汉字、英文字母、数字，并且字型统一，江苏车牌识别，相对于普通的汉字识别难度相对较低；从系统的实用性角度来看，英泽车牌识别，作为一个实时的系统，它要求有较高的识别速度，这就决定了字符识别算法计算必须足够；同时，它还要求有很高的识别率，并且1低限度减少错误识别率。
车牌识别系统的关键技术及算法。
车牌字符分割去除车牌字符的上下边界以外的区域。
对灰度化的车牌图像从下向上逐行扫描，并统计出每行的像素值为255的像素的个数，微耕车牌识别，当像素值为255的像素个数大于7时（车牌有7个字符），熵基车牌识别，认为寻找到车牌字符的下边界。
同理，从上向下逐行扫描，能够寻找到车牌字符的上边界。
去除车牌字符上下边界以外的区域。
去除车牌字符上下边界之后，设车牌的高度为height，宽度为width。
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