1、字符分割 

首先在图像中定位出车牌区域后，通过灰度化、灰度拉伸、二值化、边缘化等处理，进一步精确定位字符区域，然后根据字符尺寸特征提出动态模板法进行字符分割，并将字符大小进行归一化处理。   

2、字符识别

对分割后的字符进行缩放、特征提取，获得特定字符的表达形式，然后通过分类判别函数和分类规则，与字符数据库模板中的标准字符表达形式进行匹配判别，就可以识别出输入的字符图像。  

3、图像采集

通过高清摄像抓拍主机对卡口过车或车辆违章行为进行实时、不间断记录、采集。 

4、预处理

图片质量是影响车辆识别率高低的关键因素，因此，需要对高清摄像抓拍主机采集到的原始图像进行噪声过滤、自动白平衡、自动曝光以及伽马校正、边缘增强、对比度调整等处理。

5、车牌定位

采用纹理特征分析定位算法，在经过图像预处理之后的灰度图像上进行行列扫描，通过行扫描确定在列方向上含有车牌线段的候选区域，确定该区域的起始行坐标和高度，然后对该区域进行列扫描确定其列坐标和宽度，由此确定一个车牌区域。通过这样的算法可以对图像中的所有车牌实现定位。  

6、结果输出

将车牌识别的结果以文本格式输出，无人智能系统开发及应用市场刚刚起步，竞争相对较小，全国开发此类系统的企业屈指可数，诸多都处于模仿开发阶段，项目行业科技壁垒还未出现，昱瑾科技针对软硬件开发投入的资本、人力都让昱瑾的无人超市、自动车牌识别、一卡通等这些无人系统遥遥领先。