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。基于模板匹配算法將分割后的字符二值化,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。

實(shí)際應(yīng)用中，牌照識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別率與牌照質(zhì)量和拍攝質(zhì)量密切相關(guān)。牌照質(zhì)量會(huì)受到各種因素的影響，如生銹、污損、油漆剝落、字體褪色、牌照被遮擋、牌照傾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等等；實(shí)際拍攝過(guò)程也會(huì)受到環(huán)境亮度、拍攝亮度、車(chē)輛速度等等因素的影響。這些影響因素不同程度上降低了牌照識(shí)別的識(shí)別率，也正是牌照識(shí)別系統(tǒng)的困難和挑戰(zhàn)所在。為了提高識(shí)別率，除了不斷的完善識(shí)別算法，還應(yīng)該想辦法克服各種光照條件，使采集到的圖像利于識(shí)別。

采用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)識(shí)別車(chē)牌的流程通常都包括車(chē)輛圖像采集，車(chē)牌定位，字符分割，光學(xué)字符識(shí)別，輸出識(shí)別結(jié)果5個(gè)步驟。車(chē)輛圖像的采集方式?jīng)Q定了車(chē)牌識(shí)別的技術(shù)路線(xiàn)。目前國(guó)際ITS通行的兩條主流技術(shù)路線(xiàn)是自然光和紅外光圖像采集識(shí)別。自然光和紅外光不會(huì)對(duì)人體產(chǎn)生不良的心理影響，也不會(huì)對(duì)環(huán)境產(chǎn)生新的電子污染，屬于綠色環(huán)保技術(shù)。

自然光路線(xiàn)是指白天利用自然光線(xiàn)，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(xiàn)，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。

一個(gè)車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)是否實(shí)用，重要的指標(biāo)是識(shí)別率。國(guó)際交通技術(shù)作過(guò)的識(shí)別率指標(biāo)論述，要求是24小時(shí)全天候全牌正確識(shí)別率85%～95%。信路通的車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用中已經(jīng)達(dá)到了全牌正確識(shí)別率90%以上。

一個(gè)車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)的后臺(tái)管理體系，決定了這個(gè)車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)是否好用。清楚地認(rèn)識(shí)到重要的一點(diǎn)是識(shí)別率達(dá)到是不可能的，因?yàn)檐?chē)牌照污損、模糊、遮擋，或者天氣也許很糟（下雪﹑冰雹﹑大霧等等）。后臺(tái)管理體系的功能應(yīng)該包括：

1、識(shí)別結(jié)果和車(chē)輛圖像數(shù)據(jù)的可靠存儲(chǔ)，當(dāng)多功能的系統(tǒng)操作使得網(wǎng)絡(luò)出差錯(cuò)時(shí)能保護(hù)圖像數(shù)據(jù)不會(huì)丟失，同時(shí)便于事后人工排查；

2、有效的自動(dòng)比對(duì)和查詢(xún)技術(shù)，被識(shí)別的車(chē)牌照號(hào)碼要同數(shù)據(jù)庫(kù)中成千上萬(wàn)的車(chē)牌號(hào)碼自動(dòng)比對(duì)和提示報(bào)警，如果車(chē)牌照號(hào)碼沒(méi)有被正確讀取時(shí)就要采用模糊查詢(xún)技術(shù)才能得出相對(duì)“佳”的比對(duì)結(jié)果；

3、一個(gè)好的車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)對(duì)于聯(lián)網(wǎng)運(yùn)行，還需要提供實(shí)時(shí)通信、網(wǎng)絡(luò)安全、遠(yuǎn)程維護(hù)、動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)交互、數(shù)據(jù)庫(kù)自動(dòng)更新、硬件參數(shù)設(shè)置、系統(tǒng)故障診斷。

將車(chē)牌識(shí)別設(shè)備安裝于出入口，記錄車(chē)輛的牌照號(hào)碼、出入時(shí)間，并與自動(dòng)門(mén)、欄桿機(jī)的控制設(shè)備結(jié)合，實(shí)現(xiàn)車(chē)輛的自動(dòng)管理。應(yīng)用于停車(chē)場(chǎng)可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)計(jì)時(shí)收費(fèi)，也可以自動(dòng)計(jì)算可用車(chē)位數(shù)量并給出提示，實(shí)現(xiàn)停車(chē)收費(fèi)自動(dòng)管理節(jié)省人力、提率。應(yīng)用于智能小區(qū)可以自動(dòng)判別駛?cè)胲?chē)輛是否屬于本小區(qū)，對(duì)非內(nèi)部車(chē)輛實(shí)現(xiàn)自動(dòng)計(jì)時(shí)收費(fèi)。在一些單位這種應(yīng)用還可以同車(chē)輛調(diào)度系統(tǒng)相結(jié)合，自動(dòng)地、客觀地記錄本單位車(chē)輛的出車(chē)情況。

將的牌照信息輸入系統(tǒng)，系統(tǒng)自動(dòng)地識(shí)讀經(jīng)過(guò)車(chē)輛的牌照并查詢(xún)內(nèi)部數(shù)據(jù)庫(kù)。對(duì)于需要自動(dòng)放行的車(chē)輛系統(tǒng)驅(qū)動(dòng)電子門(mén)或欄桿機(jī)讓其通過(guò)，對(duì)于其它車(chē)輛系統(tǒng)會(huì)給出警示，由值勤人員處理?？捎糜谔厥鈫挝唬ㄈ畿娛鹿芾韰^(qū)、保密單位、保護(hù)單位等）、路橋收費(fèi)卡口、住宅區(qū)等。

車(chē)牌識(shí)別是停車(chē)場(chǎng)用于識(shí)別車(chē)輛信息的管理系統(tǒng)之一，該技術(shù)能夠提取出行駛中的車(chē)輛的牌照并進(jìn)行識(shí)別，目前的技術(shù)水平車(chē)牌識(shí)別率可達(dá)到99.7%，車(chē)牌識(shí)別技術(shù)可以的識(shí)別出車(chē)輛車(chē)牌號(hào)，與傳統(tǒng)的人工作業(yè)相比，無(wú)論是臨時(shí)車(chē)、內(nèi)部車(chē)輛、訪客車(chē)甚至是未經(jīng)許可的車(chē)輛，車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)都可以對(duì)其進(jìn)行圖像信息的捕獲，并上傳至數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)。