車牌識別系統(tǒng)的8個系統(tǒng)框架流程如下：

車輛檢測跟蹤模塊：該模塊主要對視頻流進行分析，判斷其中車輛的位置，對圖像中的車輛進行跟蹤。在車輛位置最佳時刻，記錄該車輛的特寫圖片。由于加入了跟蹤模塊，系統(tǒng)能夠很好地克服各種外界的干擾，使得到更加合理的識別結(jié)果，可以檢測無牌車輛并輸出結(jié)果。
車牌定位模塊：車牌定位模塊是一個十分重要的環(huán)節(jié)，是后續(xù)環(huán)節(jié)的基礎，其準確性對整體系統(tǒng)性能的影響巨大。車牌系統(tǒng)完全摒棄了以往的算法思路，實現(xiàn)了一種完全基于學習的多種特征融合的車牌定位新算法，適用于各種復雜的背景環(huán)境和不同的攝像角度。
拍照：當車輛進入有效的拍攝范圍時，攝像頭就會拍下車牌信息以便分析和存檔。
圖片初級處理：顏色有很多種，車牌識別系統(tǒng)無法去一一判斷，因此軟件會直接采用二值化過濾法來識別圖片，即通過顏色的RGB值將圖片轉(zhuǎn)換成黑白兩個值的顏色，這樣就大大簡化車牌識別的圖片處理工作。
圖片降噪：當顏色二值化以后，圖片會基于顏色的不同深淺程度呈現(xiàn)出黑白斑點，這個時候系統(tǒng)就要根據(jù)斑點顏色的偏差來進行反色處理，從而達到圖片降噪的效果。
定位車牌：經(jīng)過上面的圖片處理后，系統(tǒng)就要尋找車牌了。系統(tǒng)如何分辨出車牌呢？其實很簡單，根據(jù)系統(tǒng)預先設置好的機制，通過掃描車牌的形狀、長寬比以及二值化顏色變化特征就能很快定位車牌的位置。
切割字符：找到車牌后，再對圖片進行灰度化、二值化、降噪等處理，根據(jù)系統(tǒng)預先設置的算法將識別到的整串車牌號碼字符單個切割開來形成單獨的圖片。
準備車牌字符庫：可以自己制作或下載網(wǎng)上的車牌字符上傳到車牌識別字符庫形成模板，主要是各省及特殊車輛簡稱的漢字，外加26個英文大寫字母和0-9十個數(shù)字，以此作為字符識別的參照。

車牌識別系統(tǒng)實現(xiàn)車牌定位的方法主要包括基于邊緣檢測和區(qū)域搜索的算法、基于顏色特征的算法、基于神經(jīng)網(wǎng)絡的算法等。這些方法通過分析圖像中的邊緣信息和紋理特征，利用形態(tài)學處理、區(qū)域增長等技術(shù)，在圖像中找到車牌區(qū)域并完成定位。

具體實現(xiàn)步驟如下：
圖像預處理：對采集到的原始圖像進行灰度化、去噪等預處理操作，以提高后續(xù)處理的準確性和穩(wěn)定性。
邊緣檢測：采用邊緣檢測算法，如Sobel、Canny等，提取圖像中的邊緣信息。這些邊緣信息有助于識別車牌的輪廓。
形態(tài)學處理：通過膨脹、腐蝕等形態(tài)學操作，進一步處理圖像中的邊緣信息，以去除噪聲、連接斷裂的邊緣等。
區(qū)域增長：根據(jù)車牌區(qū)域的特征，如顏色、紋理等，通過區(qū)域增長算法識別車牌區(qū)域。該算法會根據(jù)設定的規(guī)則，將與車牌特征相似的區(qū)域合并在一起，最終形成車牌的定位結(jié)果。
定位優(yōu)化：為了提高定位的準確性和魯棒性，可以對定位結(jié)果進行進一步優(yōu)化。例如，可以使用Hough變換等方法，將車牌區(qū)域從圖像中提取出來，并去除多余的干擾區(qū)域。
在實際應用中，為了提高車牌定位的準確性和實時性，通常會將多種算法結(jié)合起來使用。例如，可以先使用基于顏色特征的算法快速篩選出可能的候選區(qū)域，再結(jié)合其他算法對這些候選區(qū)域進行精細定位。這樣可以大大提高系統(tǒng)的性能和穩(wěn)定性。