当车牌识别系统作为一个过程包含在事件检测系统中时，一旦车辆检测器或交通执法系统检测到事件，系统的摄像头就会启动并获取图像数据，然后将图像数据发送给车牌识别系统，从图像中提取车牌区域。如果找不到牌照区域，请等待另一个输入图像。但是，有时会检测到多个车牌区域，在车牌识别阶段会仔细检查这些区域。所有的候选牌照都经过掩模鉴别过程，以确定更终的牌照区域。在确定车牌区域后，需要进行两个步骤——字符分割和字符识别。

这两个任务需要交替引用，才能得到更好的分割和识别结果。在这个阶段，从候选车牌中恢复的字符将在确认和验证阶段被确认。如果字符组符合我们定义的车牌语义成分，则视为形成一条有效的车牌信息，由车牌识别系统保存并输出，然后程序返回等待另一幅输入图像的状态。总而言之，一个完整的系统。车牌识别系统主要包括六个阶段:车牌图像的采集和获取、图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别和车牌输出。

首先，车牌识别的头步是车辆图像的捕获和采集。根据图像采集设备的不同，可以分为两类。对于摄像机采集的静止图像和摄像机采集的视频图像，对图像质量要求较高的系统会使用摄像机作为采集设备。但是随着CCD技术的发展，拍摄的视频信号也可以获取120万像素以上的高清图像，而且价格也不贵。对于实时性要求高的车牌识别系统，通常采用摄像机作为采集设备。

其次，对采集到的车牌图像进行预处理是车牌识别系统中的一个重要环节。在车牌图像采集和输入过程中，由于外界复杂环境因素的影响，图像中可能含有不同程度的噪声，图像的清晰度往往不尽如人意，人为的摄像头角度也会导致车牌倾斜、变形或缺损的现象。预处理的效果将直接影响车牌识别的识别精度和速度。经过预处理后，不仅可以去除图像噪声，提高图像质量，减少其对车牌识别过程的负面影响，还可以减少系统占用的内存空间，提高识别速度。

三、车牌识别技术的核心在于车牌定位、字符分割、字符识别三个阶段。不同车牌识别技术的算法差异主要集中在这里。车牌识别系统技术涉及的知识主要是数学图像处理技术，其中车牌定位算法和字符分割算法主要应用数字图像处理的图像预处理和图像分割的知识，而字符识别算法主要涉及模式识别技术。

第四，图像分割是数字图像处理和现代图像处理的核心技术。在图像的研究中，我们通常只对图像的某一部分感兴趣。我们称这部分为前景，而称其他部分为背景。前景对应于图像中具有信息的区域。车牌识别的目的是分析图像中的车牌信息，因此需要从图像中分离出车牌区域。图像分割是通过一系列算法将车辆图像中的车牌信息从背景中分离出来的过程。

第五，模式识别的目的是对物体进行分类，实现数据分类和拟合。广义地说，凡是能够区分是否相同或相似，能够观察到的，都可以称为模式；狭义的车牌字符识别是统计不同字符的特征信息，进行分类，然后用分类器对车牌字符进行分类，从而实现字符的识别。应用于字符识别的模式识别技术，是从大量的字符数据库中，根据已知的字符特征信息，通过推理自动识别字符的过程。模式识别一般包括两个阶段:学习或训练阶段和实现阶段，这两个阶段是相互联系的。学习或训练阶段是选取字符，训练分类器，实现阶段是利用训练好的分类器对未知样本进行分类识别。

第六，更后一步是车牌输出，即将识别出的车牌信息显示或存储在数据库中。显示是为了验证识别的正确性，存储是为了后续的匹配、查询和相关处理。