一、車輛檢測跟蹤模塊
車輛檢測跟蹤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，并在車輛檢測區域，抓拍車輛的特寫圖片，由于內置了跟蹤模塊，系統能夠很好地克服各種外界的干擾，使得到更加合理的識別車輛車牌結果。
二、車牌定位模塊
車牌定位模塊是一個重要環節，其準確性對整體系統性能的影響巨大實現了一種*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境和不同的攝像角度。
三、車牌矯正及精定位模塊
由于受拍攝條件的限制，圖像中的車牌總不可避免存在一定的傾斜，需要一個矯正和精定位環節來進一步提高車牌圖像的質量。使用該算法的優點就是通過對多個中間結果的分析還可以對車牌進行精定位，進一步減少非車牌區域的影響。
四、車牌切分模塊
車牌系統的車牌切分模塊利用了車牌文字的灰度、顏色、邊緣分布等各種特征，能較好地抑制車牌周圍其他噪聲的影響，并能容忍一定傾斜角度的車牌。這一算法有利于類似移動式稽查這種車牌圖像噪點較大的應用。
五、車牌識別模塊
在車牌識別系統中，通常采用多種識別模型相結合的方法來進行車牌識別，構建一種層次化的字符識別流程，可有效地提高字符識別的正確率。另一方面，在字符識別之前，使用計算機智能算法對字符圖像進行前期處理，不僅可盡可能保留圖像信息，而且可提高圖像質量，提高相似字符的可區分性，保證字符識別的可靠性。
六、車牌跟蹤模塊
車牌跟蹤模塊記錄下車輛行駛過程中每一幀中該車車牌的位置以及外觀、識別結果、可信度等各種歷史信息。由于車牌跟蹤模塊采用了具有一定容錯能力的運動模型和更新模型，使得那些被短時間遮擋或瞬間模糊的車牌仍能被正確地跟蹤和預測，終只輸出正確的識別結果。