在实际工作场景中采集到的数字图像通常会因为外界环境、摄像设备、传输线路或保存精度等方面的原因，使其在进行预处理前受到各种噪声的污染。并且在图像处理过程中也可能会对图像产生噪声。噪声与我们想要处理的图像没有任何关联，还会对我们的处理产生不好的影响。所以，一般情况下我们会在进行图像处理前对图像采用滤波技术进行处理，常用的滤波方法有：中值滤波、均值滤波、高斯滤波等。随着物联网，人工智能和相关智能停车技术的发展，无人值守的停车场将越来越受欢迎，这将节省大量的人力成本，并将不可避免地为车主带来更方便，更智能的停车体验。
***识别系统的主要构成分析
目前相对多见的***识别系统核心为两方面的基础模块，依次属于对应的数据采集以及识别软件两个方面，而后一类还能够再度进行分割。***识别系统的实际原理为：在车辆经过有关关卡之后，传感器随之而启动并采集对应的图像存入到特定的设备之内，而识别软件则在存储设备之中读取对应的图像信息。对于当前快节奏的高速工作模式，管理方法和系统有了根本性的改进。识别软件先是针对有关的图像开展增强、去躁等配套的预处理操作，之后则属于具体的***程序，之后则进一步开展配套的字符切分操作，终则属于有关的字符识别操作
停车管理行业这几年发展迅速，各大厂家竞争激烈，具备智能管理功能的产品是未来发展的***。从人们的一个体验上来说，无人值守停车场***识别系统是车主很受欢迎的一套智能停车场管理系统之一。无人值守势必要求改变原先需要人工干预处理的过程，通过更加智能化的方式来替代和解决。因此，停车场实现真正的无人化管理，是停车场***识别系统发展的一大趋势。为了进一步提高***识别的准确性，有必要确保在正常情况下可以平稳地提升和释放注册车辆，以避免因识别错误而对临时停车收费或减少费用。
