牌照字符識別方法主要有基于模板匹配算法和基于人工神經網(wǎng)絡算法。其硬件基礎一般包括觸發(fā)設備(監(jiān)測車輛是否進入視野)、攝像設備、照明設備、圖像采集設備、識別車牌號碼的處理機(如計算機)等?；谀０迤ヅ渌惴ㄊ紫葘⒎指詈蟮淖址祷⑵涑叽绱笮】s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，選擇最0佳匹配作為結果。基于人工神經網(wǎng)絡的算法有兩種:一種是先對字符進行特征提取，然后用所獲得特征來訓練神經網(wǎng)絡分配器;另一種方法是直接把圖像輸入網(wǎng)絡，由網(wǎng)絡自動實現(xiàn)特征提取直至識別出結果。

實際應用中，車牌識別系統(tǒng)的識別率還與牌照質量和拍攝質量密切相關。牌照質量會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0牌照等等;實際拍攝過程也會受到環(huán)境亮度、拍攝方式、車輛速度等等因素的影響。為了測試一個車牌識別系統(tǒng)識別率，需要將該系統(tǒng)安裝在一個實際應用環(huán)境中，全天候運行24小時以上，采集至少1000輛自然車流通行時的車牌照進行識別，并且需要將車輛0牌照圖像和識別結果存儲下來，以便調取查看。這些影響因素不同程度上降低了車牌識別的識別率，也正是車牌識別系統(tǒng)的困難和挑戰(zhàn)所在。為了提高識別率，除了不斷地完善識別算法還應該想辦法克服各種光照條件，使采集到的圖像最利于識別。

車牌識別技術特點

我國標準汽車牌照是由漢字、英文字母和阿拉伯數(shù)字組成，漢字識別與字母和數(shù)字的識別有很大的區(qū)別，漢字的識別增加了識別的難度;

我國汽車車牌的懸掛位置不統(tǒng)一;

其他國家的汽車牌照格式(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;

我國汽車牌照的底色和字符顏色有多種組合，我們日常生活中常見的有藍底白字車牌、黃底黑字車牌、以及白底黑字車牌等等。

車牌識別系統(tǒng)觸發(fā)方式

間接法:指通過識別安裝在汽車上的IC卡或條形碼中所存儲的車牌的信息來識別車牌及相關信息。開放式體系的優(yōu)點是由于硬件采用標準工業(yè)產品，運行維護容易掌握，備品備件采購可以從任何一家產商獲得，不用擔心因為一家產商倒閉或供貨不足而出現(xiàn)產品永0久失效或采購困難。IC卡技術識別準確度高，運行可靠，可以全天候作業(yè)，但它整套裝置價格昂貴，硬件設備十分復雜，不適用于異地作業(yè);條形碼技術具有識別速度快、準確度高、可靠性強以及成本較低等優(yōu)點，但是對于掃描器要求很高。此外，二者都需要制定出全國統(tǒng)一的標準，并且無法核對車、條形碼是否相符，也是技術上存在的缺點，這給在短時間內推廣造成困難。

人工神經網(wǎng)絡技術。必須清楚地認識到重要的一點是識別率達到100%是不可能的，因為車牌照污損、模糊、遮擋，或者天氣也許很糟(下雪﹑冰雹﹑大霧等等)。近幾年來，計算機及相關技術發(fā)達的一些國家開始探討用人工神經網(wǎng)絡技術解決車牌自動識別問題，例如1994年M.M.M.FANHY等就成功地運用了BAM神經網(wǎng)絡方法對車牌上的字符進行自動識別，BAM神經網(wǎng)絡是由相同神經元構成的雙向聯(lián)想式單層網(wǎng)絡，每一個字符模板對應著唯1個BAM矩陣，通過與車牌上的字符比較，識別出正確的車牌號碼。