當將車牌識別系統作為一個過程包含在事件檢測系統中時，車輛檢測器或交通執法系統在檢測到事件時，啟動并獲取圖像數據，然后將圖像數據發送給車牌識別系統，從圖像中提取車牌區域。如果找不到車牌區域，請等待另一個輸入圖像。然而，在某些情況下，檢測到一些車牌區域，在車牌識別階段仔細檢查，對所有候選車牌執行掩碼識別程序，確定最終車牌區域，確定車牌區域后，需要進行兩步字符分割和字符識別。
這兩個任務需要交替引用，以便實現分割和識別的最佳結果。在此階段，將在確認和驗證階段確認從候選許可板恢復的字符。如果字符組符合用戶定義的車牌的語義成分，則視為形成有效的車牌信息，車牌識別系統將保存并輸出有效的車牌信息，然后將程序返回等待另一輸入圖像的狀態?？偠灾?，一個完整的系統。車牌識別系統主要包括車牌圖像采集采集、圖像預處理、車牌定位、字符分割、字符識別、車牌輸出六個階段。
首先，車牌識別的第一步是車輛圖像的采集和獲取。根據圖像采集設備的不同，系統可分為兩種類型：攝像機采集的靜止圖像和攝像機采集的視頻圖像；圖像質量要求較高的系統可用作采集設備；攝像機的視頻信號也可采集到120多萬像素的高清晰度圖像；價格不貴；實時性能較高的車牌識別系統通常采用攝像機作為采集設備，如超速檢測系統。目前，國內公路監控系統已經淘汰了攝像機，轉而采用了高清晰度攝像機。
其次，對采集到的車牌圖像進行預處理是車牌識別系統中的一個重要環節。在車牌圖像采集和輸入過程中，由于外部復雜環境因素的影響，圖像的清晰度可能會包含不同程度的噪聲圖像，而且攝像機的角度也會導致車牌傾斜、變形或缺陷的現象。車牌識別的預處理效果直接影響到車牌識別的準確性和速度。經過預處理后，不僅可以去除圖像噪聲，提高圖像質量，減少其對車牌識別的負面影響，而且可以減少系統占用的存儲空間，提高識別速度。
第三，車牌識別技術的核心在于三個階段：車牌定位、字符分割和字符識別。不同車牌識別算法的差異主要集中在這里。車牌識別系統技術的知識主要是數學圖像處理技術，其中車牌定位算法和字符分割算法主要應用于數字圖像處理中的圖像預處理和圖像分割，而字符識別算法主要涉及模式識別技術。
第四，圖像分割是數字圖像處理和現代圖像處理的核心技術在圖像的研究中，我們通常只對圖像的某一部分感興趣，我們的這一部分稱為前景，另一部分稱為背景，前景對應于圖像中具有獨特信息的區域。在車牌識別中，為了分析圖像中的車牌信息，需要將車牌區域與圖像分離，圖像分割是通過一系列算法將車牌信息與車輛圖像背景分離的過程。
第五，模式識別的目的是對對象進行分類，實現數據的分類和擬合。從廣義上講，凡是能分辨出相同或相似并能被觀察到的事物，都可以稱為模式；從狹義上講，車牌字符的識別就是統計不同字符的特征信息，進行分類，然后通過分類器對車牌字符進行分類，從而實現對字符的識別模式識別技術用于字符識別是一種基于已知字符信息的自動識別過程。
