在重庆车牌识别系统中车辆检测跟踪模块主要对视频流进行分析，判断其中车辆的位置，对图像中的车辆进行跟踪，并记录该车辆的特写图片，使得到更加合理的识别结果，下面一起来了解下重庆车牌识别系统的工作流程框架。

车牌矫正

由于受拍摄条件的限制，图像中的车牌总不可避免存在一定的倾斜，需要一个矫正和精定位环节来进一步提高车牌图像的质量，为切分和识别模块做准备。使用精心设计的快速图像处理滤波器，不仅计算快速，而且利用的是车牌的整体信息，避免了局部噪声带来的影响。使用该算法的另一个优点就是通过对多个中间结果的分析还可以对车牌进行精定位，进一步减少非车牌区域的影响。

车牌识别

在车牌识别系统中，通常采用多种识别模型相结合的方法来进行车牌识别，构建一种层次化的字符识别流程，可有效地提高字符识别的正确率。另一方面，在字符识别之前，使用计算机智能算法对字符图像进行前期处理，不仅可尽可能保留图像信息，而且可提高图像质量，提高相似字符的可区分性，保证字符识别的可靠性。

车牌跟踪

车牌跟踪模块记录下车辆行驶过程中每一帧中该车车牌的位置以及外观、识别结果、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能力的运动模型和更新模型，使得那些被短时间遮挡或瞬间模糊的车牌仍能被正确地跟踪和预测，只输出一个识别结果。

在线学习

在以上各个模块中，使用了大量基于学习的算法，系统特别添加在线学习模块，采用反馈型学习模型，利用决策模块和跟踪模块得到的车牌质量、车辆轨迹、速度等反馈信息，智能化地更新一些算法参数，使得系统能快速适应新的应用环境。该算法作为已有算法的一个有力补充，将进一步提高系统性能。

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