人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，計(jì)算機(jī)及相關(guān)技術(shù)發(fā)達(dá)的一些國(guó)家開始探討用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)解決車牌自動(dòng)識(shí)別問題，例如1994年M.M.M.FANHY等就成功地運(yùn)用了BAM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對(duì)車牌上的字符進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別，BAM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由相同神經(jīng)元構(gòu)成的雙向聯(lián)想式單層網(wǎng)絡(luò)，每一個(gè)字符模板對(duì)應(yīng)著個(gè)BAM矩陣，通過與車牌上的字符比較，識(shí)別出正確的車牌號(hào)碼。

一個(gè)車牌識(shí)別系統(tǒng)的后臺(tái)管理體系，決定了這個(gè)車牌識(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)檐嚺普瘴蹞p、模糊、遮擋，或者天氣也許很糟（下雪﹑冰雹﹑大霧等等）。

開車的朋友都知道，我們無論去停車場(chǎng)還是上下高速，只要有攝像頭和欄桿的地方，基本上都需要識(shí)別你的車牌。我們普通人無需去了解車牌的識(shí)別過程，但還是有很多網(wǎng)友想了解自己的車牌是如何被識(shí)別的。

車輛識(shí)別在拍照之前，當(dāng)然是要識(shí)別車輛確實(shí)是進(jìn)入了攝像頭的佳焦距位置了，車牌識(shí)別系統(tǒng)才會(huì)采集車輛的圖像。所以，識(shí)別車輛就是車牌識(shí)別的步。那么，如何識(shí)別車輛呢？有很多辦法，其中紅外法是常用的辦法。因?yàn)閿z像頭和系統(tǒng)是被動(dòng)采集數(shù)據(jù)的，所以它不知道什么時(shí)候該拍照。當(dāng)車輛進(jìn)入拍攝區(qū)域，紅外射線會(huì)被車輛遮擋，這個(gè)時(shí)候攝像頭和系統(tǒng)聯(lián)動(dòng)，就會(huì)拍下車輛的照片，以供后續(xù)車牌識(shí)別之用。當(dāng)然了，這種簡(jiǎn)單的紅外遮擋法測(cè)是否有車輛進(jìn)入，人或者其他物體遮擋了紅外線，也會(huì)誘發(fā)拍照。

攝像頭不停地拍照，交給系統(tǒng)去判斷。原理很簡(jiǎn)單，因?yàn)闆]有車輛時(shí)，拍的照片是固定的。撐死了也就白天一幅圖、晚上一幅圖、下雨一幅圖、陰天一幅圖等。有了基礎(chǔ)的圖，就可以區(qū)分有車輛進(jìn)入地圖了。有人說這樣的容錯(cuò)率也太低了，很容易出錯(cuò)。是的，這的確容易出錯(cuò)，所以軟件端做了進(jìn)一步的技術(shù)深入：車輛輪廓識(shí)別。車輛輪廓識(shí)別與車牌識(shí)別的輪廓識(shí)別原理是一樣的，可以參考下面車牌輪廓識(shí)別部分。

圖片初級(jí)處理——灰度化、二值化大家都知道，灰色是介于白色和黑色之間的顏色，而且這個(gè)灰色深淺不一樣，所以白色和黑色之間的灰色就有很多。這顏色一多，計(jì)算機(jī)就眼花繚亂了。所以呢，干脆把圖片二值化。啥叫二值化呢？就是讓圖片只有黑色和白色，就是只有兩個(gè)顏色值，顧名思義把圖片搞成黑白二色的過程就是二值化。再形象的比喻一下，就是熊貓化！在計(jì)算機(jī)RGB顏色空間內(nèi)，白色就是255，黑色就是0，其他顏色就是在這0-255之間了。