設備是現在比較常見的交通管理設施，其算法采用高度模塊化的設計，將智能車牌識別過程的各個環節各自作為一個獨立的模塊。那么下面我們就來說一下智能車牌識別都有那些過程?

　　一、車牌糾正及精精準定位控制模塊

　　應用精心策劃的迅速圖像解決過濾器，不但測算迅速，并且運用的是車牌的總體信息內容，防止了部分噪音產生的危害。應用該優化算法的另一個優勢便是根據對好幾個正中間結果的剖析還能夠對車牌開展精精準定位，進一步降低非車牌地區的危害。

　　二、車牌精準定位

　　車牌系統徹底革除了過去的優化算法構思，完成了一種徹底根據學習培訓的多種多樣特征融合的車牌精準定位新優化算法，適用各種各樣繁雜的情況自然環境和不一樣的拍攝視角。

　　三、車輛檢驗追蹤

　　車輛檢驗追蹤控制模塊關鍵對rtmp協議開展剖析，分辨在其中車輛的部位，對圖像中的車輛開展追蹤，并在車輛部位最好時刻，紀錄該車輛的大特寫照片。

　　四、車牌識別結果管理決策

　　識別結果管理決策控制模塊，具體地說，管理決策控制模塊運用一個車牌歷經視線的全過程留有的歷史數據，對識別結果開展智能化系統的管理決策。

　　五、車牌識別

　　在車牌識別優化算法中，一般選用多種多樣識別實體模型緊密結合的方式 來開展車牌識別，搭建一種層次化的標識符識別步驟，可合理地提升標識符識別的準確率。另一方面，在標識符識別以前，應用電子計算機優化算法對標識符圖像開展早期解決，不但可盡量保存圖像信息內容，并且可提升圖像品質，提升類似標識符的可區別性，確保標識符識別的穩定性。