為了進行牌照識別，需要以下幾個基本的步驟：

　　· 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；

　　· 牌照字符識別，把分割好的字符進行識別，終組成牌照號碼。

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

自然環(huán)境下，汽車圖像背景復(fù)雜、光照不均勻，如何在自然背景中準確地確定牌照區(qū)域是整個識別過程的關(guān)鍵。對采集到的視頻圖像進行大范圍相關(guān)搜索，找到符合汽車牌照特征的若干區(qū)域作為候選區(qū)，然后對這些侯選區(qū)域做進一步分析、評判，后選定一個佳的區(qū)域作為牌照區(qū)域，并將其從圖象中分割出來。

完成牌照區(qū)域的定位后，再將牌照區(qū)域分割成單個字符，然后進行識別。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，并且這個位置應(yīng)滿足牌照的字符書寫格式、字符、尺寸限制和一些其他條件。利用垂直投影法對復(fù)雜環(huán)境下的汽車圖像中的字符分割有較好的效果。

字符識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)庫中模板的大小，然后與所有的模板進行匹配，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：一種是先對待識別字符進行特征提取，然后用所獲得特征來訓(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)自動實現(xiàn)特征提取直至識別出結(jié)果。

當車輛接近出入口的時候，車輛檢測器會自動感應(yīng)到車輛的到來，然后觸發(fā)車牌識別一體機進行圖像抓拍，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)器上的車牌識別軟件對圖像進行處理，定位出牌照位置，再將車牌中的字符分割出來進行識別，然后組成車牌號碼保存下來，圖像和車牌號碼均保存在數(shù)據(jù)處理服務(wù)器上。

采用計算機視覺技術(shù)識別車牌的流程通常都包括車輛圖像采集，車牌定位，字符分割，光學(xué)字符識別，輸出識別結(jié)果5個步驟。車輛圖像的采集方式?jīng)Q定了車牌識別的技術(shù)路線。目前國際ITS通行的兩條主流技術(shù)路線是自然光和紅外光圖像采集識別。自然光和紅外光不會對人體產(chǎn)生不良的心理影響，也不會對環(huán)境產(chǎn)生新的電子污染，屬于綠色環(huán)保技術(shù)。

紅外光路線是指利用車牌反光和紅外光的光學(xué)特性，用紅外攝像機采集車輛灰度圖像，由于紅外特性，車輛圖像上幾乎只能看見車牌，然后用黑白圖像處理方法識別車牌。950nm的紅外照明裝置可抓拍到很好的反光車牌照圖像。因紅外光是不可見光，它不會對駕駛員產(chǎn)生視覺影響。另外，紅外照明裝置提供的是不變的光，所抓拍的圖像都是一樣的，不論是在一天中明亮的時候，還是在一天中暗的時候。的例外是在白天，有時會看到一些牌照周圍的細節(jié)，這是因為晴朗天氣時太陽光的外光波的影響。采用紅外燈的缺點就是所捕獲的車牌照圖像不是彩色的，不能獲取整車圖像，并且嚴重依賴車牌反光材料。

車牌識別技術(shù)結(jié)合測速設(shè)備可以用于車輛超速違章處罰，一般用于高速公路。具體應(yīng)用是：在路上設(shè)置測速監(jiān)測點，抓拍超速的車輛并識別車牌號碼，將違章車輛的牌照號碼及圖片發(fā)往各出口；在各出口設(shè)置處罰點，用車牌識別設(shè)備識別通過車輛并將號碼與已經(jīng)收到的超速車輛的號碼比對，一旦號碼相同即啟動警示設(shè)備通知執(zhí)法人員處理。與傳統(tǒng)的超速監(jiān)測方式相比，這種應(yīng)用可以節(jié)省警力，降低執(zhí)法人員的工作強度，而且安全、、隱蔽，司機需時刻提醒自己不能超速，地減少了因超速引發(fā)的事故。

在高速路的各個出入口安裝車牌識別設(shè)備，車輛駛?cè)霑r識別車輛牌照將入口資料存入收費系統(tǒng)，車輛到達出口時再次識別其牌照并根據(jù)牌照信息調(diào)用入口資料，結(jié)合出入口資料實現(xiàn)收費管理。這種應(yīng)用可以實現(xiàn)自動計費并可防止作弊，避免了應(yīng)收款的流失。