首先是識別過程 車牌自動識別是利用車輛的動態視頻或靜態圖像自動識別車牌號碼和車牌顏色的模式識別技術。 硬件基礎一般包括觸發設備(監測車輛是否進入視野)、攝像設備、照明設備、圖像采集設備,一個處理器(如計算機),識別車牌號碼,和軟件核心包括車牌定位算法、車牌字符分割算法和光學字符識別算法等。

一些車牌識別系統還具有通過視頻圖像判斷是否有車的功能，稱為視頻車輛檢測。 一個完整的車牌識別系統應該包括車輛檢測、圖像采集和車牌識別。 當車輛檢測部分檢測到車輛到達時觸發圖像采集單元，獲取當前視頻圖像。車牌識別單元對圖像進行處理，定位車牌位置，對車牌中的字符進行劃分進行識別，形成車牌號碼進行輸出。 第二,汽車檢測 車輛檢測可以采用地埋線圈檢測、紅外檢測、雷達檢測技術、視頻檢測等方法。 視頻檢測可以避免路面損壞，不需要附加外部檢測設備，不需要校正觸發位置，節省資金，更適合移動和便攜應用。 該系統對視頻車輛進行檢測，需要有較高的處理速度和優秀的算法才能在不大量丟棄幀的情況下實現圖像的采集和處理。 如果處理速度較慢，則會丟失幀，使系統無法檢測到車速較快的車輛，也難以保證識別處理在有利于識別的位置啟動，影響系統識別率。因此，視頻車輛檢測與車牌自動識別相結合具有一定的技術難度。 第三，號碼識別 車牌識別的基本步驟如下: 1. 車牌定位，定位車牌在圖片中的位置; 2. 對車牌字符進行分割，并對車牌中的字符進行分離; 3.車牌字符識別，識別分割的字符，最后形成車牌號碼。 在車牌識別過程中，根據不同的算法對車牌顏色進行識別，可以在上述不同的步驟中實現，通常與車牌識別相互配合進行驗證。 3.1車牌定位 在自然環境中，汽車的背景圖像復雜，光照不均勻。如何在自然背景下準確確定車牌區域是整個識別過程的關鍵。 首先對采集到的視頻圖像進行大規模的相關性搜索，找到多個符合車牌特征的區域作為候選區域，然后對候選區域進行進一步的分析判斷。選取*的A區域作為車牌區域，與圖像分離。 3.2牌照字符分割 車牌區域定位完成后，將車牌區域劃分為各個字符進行識別。字符分割通常使用垂直投影。 由于字符在垂直方向上的投影必然取字符間的局部*小值或字符內的間隙附近，且該位置應滿足字符書寫格式、字符、大小限制等車牌條件。 垂直投影法在復雜環境下的汽車圖像中具有良好的字符分割效果。 3.1車牌字符識別方法 主要有基于模板匹配的算法和基于人工神經網絡的算法。 基于模板匹配算法，首先對分割后的字符進行二值化并縮放到字符數據庫中模板的大小，然后與所有模板進行匹配，結果選擇*匹配。 基于人工神經網絡的算法有兩種:一種是從字符中提取特征，然后利用這些特征訓練神經網絡分配器; 另一種方法是直接將圖像輸入到網絡中，由網絡部件自動實現特征提取