检测跟踪模块次要对视频流停止剖析，判别其中车辆的地位，对图像中的车辆停止跟踪，并在车辆地位最佳时辰，记载该车辆的特写图片，由于参加了跟踪模块，零碎可以很棒地克制各种外界的搅扰，使失掉愈加合理的辨认后果，可以检测无牌车辆并输入后果。（二）车牌定位模块车牌定位模块是一个非常重要的环节，是后续环节的根底，其精确性对全体零碎功能的影响宏大。车牌零碎完全摒弃了以往的算法思绪，完成了一种完全基于学习的多种特征交融的车牌定位新算法，适用于各种复杂的背景环境和不同的摄像角度。（三）车牌矫正及精定位模块由于受拍摄条件的限制，图像中的车牌总不可防止存在一定的倾斜，需求一个矫正和精定位环节来进一步进步车牌图像的质量，爲切分和辨认模块做预备。运用精心设计的疾速图像处置滤波器，不只计算疾速，而且应用的是车牌的全体信息，防止了部分噪声带来的影响。运用该算法的另一个优点就是经过对多个两头后果的剖析还可以对车牌停止精定位，进一步增加非车牌区域的影响。（四）车牌切分模块车牌零碎的车牌切分模块应用了车牌文字的灰度、颜色、边缘散布等各种特征，能较好地抑制车牌四周其他噪声的影响，并能容忍一定倾斜角度的车牌。这一算法有利于相似挪动式稽查这种车牌图像噪声较大的使用。（五）车牌拍照辨认模块在车牌拍照辨认零碎中，通常采用多种辨认模型相结合的办法来停止车牌拍照辨认，构建一种层次化的字符辨认流程，可无效地进步字符辨认的正确率。另一方面，在字符辨认之前，运用计算机智能算法对字符图像停止后期处置，不只可尽能够保存图像信息，而且可进步图像质量，进步类似字符的可区分性，保证字符辨认的牢靠性。（六）车牌拍照辨认结果断策模块辨认结果断策模块，详细地说，决策模块应用一个车牌经过视野的进程留下的历史记载，对辨认后果停止智能化的决策。其经过计算观测帧数、辨认后果波动性、轨迹波动性、速度波动性、均匀可信度和类似度等度量值失掉该车牌的综合可信度评价，从而决议是持续跟踪该车牌，还是输入辨认后果，或是回绝该后果。这种办法综合应用了一切帧的信息，增加了以往基于单幅图像的辨认算法所带来的必然性错误，大大进步了零碎的辨认率和辨认后果的正确性和牢靠性。（七）车牌跟踪模块车牌跟踪模块记载下车辆行驶进程中每一帧中该车车牌的地位以及外表、辨认后果、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才能的运动模型和更新模型，车牌拍照辨认零碎，使得那些被短工夫遮挡或霎时模糊