字符識(shí)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(kù)中模板的大小，然后與所有的模板進(jìn)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(duì)待識(shí)別字符進(jìn)行特征提取，然后用所獲得特征來(lái)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(dòng)實(shí)現(xiàn)特征提取直至識(shí)別出結(jié)果。

實(shí)際應(yīng)用中，牌照識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別率與牌照質(zhì)量和拍攝質(zhì)量密切相關(guān)。牌照質(zhì)量會(huì)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、假牌照等等；實(shí)際拍攝過(guò)程也會(huì)受到環(huán)境亮度、拍攝亮度、車輛速度等等因素的影響。這些影響因素不同程度上降低了牌照識(shí)別的識(shí)別率，也正是牌照識(shí)別系統(tǒng)的困難和挑戰(zhàn)所在。為了提高識(shí)別率，除了不斷的完善識(shí)別算法，還應(yīng)該想辦法克服各種光照條件，使采集到的圖像利于識(shí)別。

自然光路線是指白天利用自然光線，夜間采用輔助照明光源，用彩色攝像機(jī)采集車輛真彩色圖像，用彩色圖像分析處理方法識(shí)別車牌。自然光真彩色識(shí)別技術(shù)路線，與人眼感光習(xí)慣一致，并且，真彩色圖像能夠反映車輛及其周圍環(huán)境真實(shí)的圖像信息，不僅可以用來(lái)識(shí)別車牌照，而且可以用來(lái)識(shí)別車牌照顏色、車流量、車型、車顏色等車輛特征。用一個(gè)攝像機(jī)采集的圖像，同時(shí)實(shí)現(xiàn)所有前端基本視頻信息采集、識(shí)別和人工輔助圖像取證判別，可以前瞻性的為未來(lái)的智能交通系統(tǒng)工程預(yù)留接口。

一個(gè)車牌識(shí)別系統(tǒng)是否實(shí)用，重要的指標(biāo)是識(shí)別率。國(guó)際交通技術(shù)作過(guò)的識(shí)別率指標(biāo)論述，要求是24小時(shí)全天候全牌正確識(shí)別率85%～95%。信路通的車牌識(shí)別系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用中已經(jīng)達(dá)到了全牌正確識(shí)別率90%以上。

將車牌識(shí)別設(shè)備安裝于出入口，記錄車輛的牌照號(hào)碼、出入時(shí)間，并與自動(dòng)門、欄桿機(jī)的控制設(shè)備結(jié)合，實(shí)現(xiàn)車輛的自動(dòng)管理。應(yīng)用于停車場(chǎng)可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)計(jì)時(shí)收費(fèi)，也可以自動(dòng)計(jì)算可用車位數(shù)量并給出提示，實(shí)現(xiàn)停車收費(fèi)自動(dòng)管理節(jié)省人力、提率。應(yīng)用于智能小區(qū)可以自動(dòng)判別駛?cè)胲囕v是否屬于本小區(qū)，對(duì)非內(nèi)部車輛實(shí)現(xiàn)自動(dòng)計(jì)時(shí)收費(fèi)。在一些單位這種應(yīng)用還可以同車輛調(diào)度系統(tǒng)相結(jié)合，自動(dòng)地、客觀地記錄本單位車輛的出車情況。

當(dāng)車輛進(jìn)入采用智能車牌識(shí)別系統(tǒng)的停車場(chǎng)時(shí)，系統(tǒng)通過(guò)攝像機(jī)快速進(jìn)行車牌識(shí)別并自動(dòng)拍照，并實(shí)現(xiàn)自動(dòng)抬起擋桿放行，無(wú)需刷卡取卡；出停車場(chǎng)時(shí)，攝像機(jī)會(huì)自動(dòng)識(shí)別車牌號(hào)碼，通過(guò)和系統(tǒng)白名單比對(duì)，如果是固定車輛，道閘自動(dòng)抬桿放行，如果是臨時(shí)車輛，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)計(jì)算費(fèi)用，繳費(fèi)后抬桿放行。