為了進(jìn)行牌照識(shí)別，需要以下幾個(gè)基本的步驟：

　　· 牌照定位，定位圖片中的牌照位置；

　　· 牌照字符分割，把牌照中的字符分割出來(lái)；

　　· 牌照字符識(shí)別，把分割好的字符進(jìn)行識(shí)別，終組成牌照號(hào)碼。

　　牌照識(shí)別過(guò)程中，牌照顏色的識(shí)別依據(jù)算法不同，可能在上述不同步驟實(shí)現(xiàn)，通常與牌照識(shí)別互相配合、互相驗(yàn)證。

完成牌照區(qū)域的定位后，再將牌照區(qū)域分割成單個(gè)字符，然后進(jìn)行識(shí)別。字符分割一般采用垂直投影法。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符間或字符內(nèi)的間隙處取得局部小值的附近，并且這個(gè)位置應(yīng)滿足牌照的字符書(shū)寫(xiě)格式、字符、尺寸限制和一些其他條件。利用垂直投影法對(duì)復(fù)雜環(huán)境下的汽車(chē)圖像中的字符分割有較好的效果。

字符識(shí)別方法目前主要有基于模板匹配算法和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法?；谀０迤ヅ渌惴▽⒎指詈蟮淖址祷?并將其尺寸大小縮放為字符數(shù)據(jù)庫(kù)中模板的大小，然后與所有的模板進(jìn)行匹配，后選佳匹配作為結(jié)果?；谌斯ど窠?jīng)元網(wǎng)絡(luò)的算法有兩種：一種是先對(duì)待識(shí)別字符進(jìn)行特征提取，然后用所獲得特征來(lái)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分配器；另一種方法是直接把待處理圖像輸入網(wǎng)絡(luò)，由網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)實(shí)現(xiàn)特征提取直至識(shí)別出結(jié)果。

當(dāng)車(chē)輛接近出入口的時(shí)候，車(chē)輛檢測(cè)器會(huì)自動(dòng)感應(yīng)到車(chē)輛的到來(lái)，然后觸發(fā)車(chē)牌識(shí)別一體機(jī)進(jìn)行圖像抓拍，然后將抓拍的圖像發(fā)送到數(shù)據(jù)處理服務(wù)器，安裝在數(shù)據(jù)服務(wù)器上的車(chē)牌識(shí)別軟件對(duì)圖像進(jìn)行處理，定位出牌照位置，再將車(chē)牌中的字符分割出來(lái)進(jìn)行識(shí)別，然后組成車(chē)牌號(hào)碼保存下來(lái)，圖像和車(chē)牌號(hào)碼均保存在數(shù)據(jù)處理服務(wù)器上。

自然光路線是指白天利用自然光線，夜間采用輔助照明光源，用彩色攝像機(jī)采集車(chē)輛真彩色圖像，用彩色圖像分析處理方法識(shí)別車(chē)牌。自然光真彩色識(shí)別技術(shù)路線，與人眼感光習(xí)慣一致，并且，真彩色圖像能夠反映車(chē)輛及其周?chē)h(huán)境真實(shí)的圖像信息，不僅可以用來(lái)識(shí)別車(chē)牌照，而且可以用來(lái)識(shí)別車(chē)牌照顏色、車(chē)流量、車(chē)型、車(chē)顏色等車(chē)輛特征。用一個(gè)攝像機(jī)采集的圖像，同時(shí)實(shí)現(xiàn)所有前端基本視頻信息采集、識(shí)別和人工輔助圖像取證判別，可以前瞻性的為未來(lái)的智能交通系統(tǒng)工程預(yù)留接口。

車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)還是一個(gè)非常注重環(huán)保的管理系統(tǒng)，無(wú)紙票、無(wú)卡片，純粹使用車(chē)牌識(shí)別，人力和設(shè)備成本都大大減少了。無(wú)票停車(chē)系統(tǒng)提供了一個(gè)完整的友好的用戶(hù)體驗(yàn)方式，不再使用停車(chē)票據(jù)，也避免了出入口交通阻塞的可能。這種商業(yè)模式正在由解決方案提供商向大中型停車(chē)場(chǎng)所提供。停車(chē)場(chǎng)管理人員可實(shí)行外聘制，所需繳納的管理費(fèi)技照收入的百分比進(jìn)行交換。一旦車(chē)牌自動(dòng)識(shí)別停車(chē)場(chǎng)管理系統(tǒng)能夠普及，成本將不會(huì)是壓力。