車牌識(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)，通常與車牌識(shí)別互相配合、互相驗(yàn)證。

1) 牌照定位

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(zhǔn)確地確定牌照區(qū)域是整個(gè)識(shí)別過(guò)程的關(guān)鍵。車牌辨識(shí)系統(tǒng)能否發(fā)揮最1大效用，除了軟件技術(shù)之外，與攝影機(jī)及現(xiàn)場(chǎng)施工能力，也有很大的關(guān)系。首先對(duì)采集到的視頻圖像進(jìn)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(duì)這些侯選區(qū)域做進(jìn)一步分析、評(píng)判，最后選定一個(gè)最1佳的區(qū)域作為牌照區(qū)域，并將其從圖像中分離出來(lái)。

2) 牌照字符分割

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。主營(yíng)產(chǎn)品為停車場(chǎng)系統(tǒng)、人行通道系統(tǒng)、景區(qū)售票系統(tǒng)、高中低速道閘、翼閘、擺閘、三棍閘、崗?fù)さ?。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符間或字符內(nèi)的間隙處取得局部最0小值的附近，并且這個(gè)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(duì)復(fù)雜環(huán)境下的汽車圖像中的字符分割有較好的效果。

車牌識(shí)別技術(shù)特點(diǎn)

我國(guó)標(biāo)準(zhǔn)汽車牌照是由漢字、英文字母和阿拉伯?dāng)?shù)字組成，漢字識(shí)別與字母和數(shù)字的識(shí)別有很大的區(qū)別，漢字的識(shí)別增加了識(shí)別的難度;

我國(guó)汽車車牌的懸掛位置不統(tǒng)一;

其他國(guó)家的汽車牌照格式(如汽車牌照的尺寸大小，牌照上字符的排列等)通常只有一種，而我國(guó)則根據(jù)不同車輛、車型、用途規(guī)定了多種牌照格式，分為普通車轎車、使1館車、警1車、軍1車等，并且通常汽車牌照中也分大車和小車;

我國(guó)汽車牌照的底色和字符顏色有多種組合，我們?nèi)粘Ｉ钪谐Ｒ?jiàn)的有藍(lán)底白字車牌、黃底黑字車牌、以及白底黑字車牌等等。

車牌識(shí)別系統(tǒng)觸發(fā)方式

間接法:指通過(guò)識(shí)別安裝在汽車上的IC卡或條形碼中所存儲(chǔ)的車牌的信息來(lái)識(shí)別車牌及相關(guān)信息。IC卡技術(shù)識(shí)別準(zhǔn)確度高，運(yùn)行可靠，可以全天候作業(yè)，但它整套裝置價(jià)格昂貴，硬件設(shè)備十分復(fù)雜，不適用于異地作業(yè);條形碼技術(shù)具有識(shí)別速度快、準(zhǔn)確度高、可靠性強(qiáng)以及成本較低等優(yōu)點(diǎn)，但是對(duì)于掃描器要求很高。此外，二者都需要制定出全國(guó)統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，并且無(wú)法核對(duì)車、條形碼是否相符，也是技術(shù)上存在的缺點(diǎn)，這給在短時(shí)間內(nèi)推廣造成困難。此外，二者都需要制定出全國(guó)統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，并且無(wú)法核對(duì)車、條形碼是否相符，也是技術(shù)上存在的缺點(diǎn)，這給在短時(shí)間內(nèi)推廣造成困難。

直接法一般有圖像處理技術(shù)，傳統(tǒng)模式識(shí)別技術(shù)及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。

圖像處理技術(shù):運(yùn)用圖像處理技術(shù)解決汽車牌照識(shí)別的研究最早始于80年代，但國(guó)內(nèi)外均只是就車牌識(shí)別中的某一個(gè)具體問(wèn)題進(jìn)行討論，并且通常僅采用簡(jiǎn)單的圖像處理技術(shù)來(lái)解決，并沒(méi)有形成完整的系統(tǒng)體系，識(shí)別過(guò)程是使用工業(yè)電視攝像機(jī)拍下汽車的工前方圖像，然后交給計(jì)算機(jī)進(jìn)行簡(jiǎn)單的處理，并且最終仍需要人工干預(yù)，例如車輛1牌照中省份漢字的識(shí)別問(wèn)題，1985年有人利用常見(jiàn)的圖像處理技木方法提出漢字識(shí)別的分類是在抽取漢字特征的基礎(chǔ)上進(jìn)行的，根據(jù)漢字的投影直方圖選取浮動(dòng)閉值，抽取漢字在豎直方向的峰值，利用樹(shù)形查表法進(jìn)行漢字的粗分類;然后根據(jù)漢字在水平方向的投影直方圖，選取適當(dāng)閉值，進(jìn)行量化處理后，形成一個(gè)變長(zhǎng)鏈碼，再用動(dòng)態(tài)規(guī)劃法，求出與標(biāo)準(zhǔn)模式鏈碼的最0小距離，實(shí)現(xiàn)細(xì)分米完成漢字省名的自動(dòng)識(shí)別。車牌識(shí)別系統(tǒng)選購(gòu)準(zhǔn)則重視穩(wěn)定度隨著產(chǎn)品算法與業(yè)者的技術(shù)提升，整合早就不是重要的話題，現(xiàn)階段最需要注意的重點(diǎn)反而是'穩(wěn)定度'。