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。

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?；谀０迤ヅ渌惴▽⒎指詈蟮淖址祷?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。基于人工神經(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。

實際應(yīng)用中，牌照識別系統(tǒng)的識別率與牌照質(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；實際拍攝過程也會受到環(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別的識別率，也正是牌照識別系統(tǒng)的困難和挑戰(zhàn)所在。為了提高識別率，除了不斷的完善識別算法，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別。

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。目前，高速公路已開始實施聯(lián)網(wǎng)收費，隨著聯(lián)網(wǎng)范圍的擴大，不同車型的收費差額也越來越高，司機利用現(xiàn)有收費系統(tǒng)的漏洞通過中途換卡進行逃費的問題將越來越，利用車牌識別技術(shù)是解決此類問題的根本方法。

車牌識別系統(tǒng)在停車場中能夠起到很大的作用，有助于推動停車場收入，特別是對丁一些機動型用戶來說，能夠隨時釋放山停車位，加大停車的梳動量?；⊥＼噲龅能嚺谱R別系統(tǒng)是一個基于視頻監(jiān)控和門禁系統(tǒng)合二為一的平臺。該平臺不僅允許終端用戶查看視頻信息，也可以讓他們拉制攝像頭，讓系統(tǒng)抓拍到車牌信息后方可進入停車，停車費用明細可Web訪問獲取信息。