＆amp; nbsp;＆amp; nbsp;＆amp; nbsp;＆amp; nbsp;＆amp; nbsp;＆amp; nbsp;＆amp; nbsp;以前提到自动化或智能时，人们会不自觉地想到工业生产。
这是因为“自动化”一词已经进入中国，而且它确实基于工业领域。
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但是，随着时代的进步，自动化不再局限于工业领域，而是广泛存在于各个领域，甚至与我们的生活息息相关。
智能交通系统是交通领域科学技术发展的产物。
无论是对道路上的车辆进行监控和拍照，还是高速公路收费领域的电子自动收费系统，都是智能的体现。
同时，不难发现，无论在哪里应用智能运输系统，都可以通过识别车牌来实现。
当前基于机器视觉的车牌识别系统是最自动化和最智能的。
＆amp; nbsp;＆amp; nbsp;＆amp; nbsp;＆amp; nbsp;＆amp; nbsp;＆amp; nbsp;＆amp; nbsp;就像公民的身份证件一样，车辆牌照是车辆的身份证明，是最真实，最清晰的标记。
车辆牌照识别系统可以在行驶过程中自动获取车辆的动态数据，准确识别车辆牌照的特征，并进行快速的判断和处理。
基于机器视觉的车牌识别系统主要包括图像采集与处理，车牌定位，字符分割与识别等几部分。
＆amp; nbsp;＆amp; nbsp;＆amp; nbsp;＆amp; nbsp;＆amp; nbsp;＆amp; nbsp;一：图像获取和处理机器视觉系统的主要功能是将被摄对象转换为图像信号，然后由图像处理系统转换为数字信号，最后根据这些信号执行各种操作以提取目标的特征以进行比较。
然后，基于机器视觉的车牌识别系统可以将车牌图像从模拟信号转换为数字信号，并通过图像处理来增强或转换车牌图像，突出车牌的主要特性，并放置为下一步车牌定位奠定了良好的基础。
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＆amp; nbsp;＆amp; nbsp;＆amp; nbsp;＆amp; nbsp;＆amp; nbsp;＆amp; nbsp;第二：车牌定位车牌定位是基于机器视觉，噪声等因素的车牌识别系统的重点和难点，将影响定位的准确性。
它主要包括几个过程，例如图像预处理，车辆牌照的粗定位以及车辆牌照的精确定位。
图像预处理主要是区分已经变成电信号的信息，去除信号中的噪声和杂质信号，并对文本格式进行标准化，以使获取的信息更加清晰。
车牌的粗定位部分的功能是粗略地选择要判断和识别的几个候选车牌区域，并缩小用于精确定位的判断范围。
最后，车牌的精确定位可以从候选区域确定实际区域并给出相应的坐标。
＆amp; nbsp;＆amp; nbsp;＆amp; nbsp;＆amp; nbsp;＆amp; nbsp;＆amp; nbsp;第三：字符分割和识别从整个图像中分割字符，使其成为单个字符，以方便字符识别。
字符识别是基于机器视觉的车牌识别系统的最重要也是最终的目标。
它将识别以前所有链接获得的结果，并最终获得所需的清晰准确的车牌字符。
