首先是识别过程 车牌自动识别是利用车辆的动态视频或静态图像自动识别车牌号码和车牌颜色的模式识别技术。 硬件基础一般包括触发设备(监测车辆是否进入视野)、摄像设备、照明设备、图像采集设备,一个处理器(如计算机),识别车牌号码,和软件核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。

一些车牌识别系统还具有通过视频图像判断是否有车的功能，称为视频车辆检测。 一个完整的车牌识别系统应该包括车辆检测、图像采集和车牌识别。 当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元，获取当前视频图像。车牌识别单元对图像进行处理，定位车牌位置，对车牌中的字符进行划分进行识别，形成车牌号码进行输出。 第二,汽车检测 车辆检测可以采用地埋线圈检测、红外检测、雷达检测技术、视频检测等方法。 视频检测可以避免路面损坏，不需要附加外部检测设备，不需要校正触发位置，节省资金，更适合移动和便携应用。 该系统对视频车辆进行检测，需要有较高的处理速度和优秀的算法才能在不大量丢弃帧的情况下实现图像的采集和处理。 如果处理速度较慢，则会丢失帧，使系统无法检测到车速较快的车辆，也难以保证识别处理在有利于识别的位置启动，影响系统识别率。因此，视频车辆检测与车牌自动识别相结合具有一定的技术难度。 第三，号码识别 车牌识别的基本步骤如下: 1. 车牌定位，定位车牌在图片中的位置; 2. 对车牌字符进行分割，并对车牌中的字符进行分离; 3.车牌字符识别，识别分割的字符，最后形成车牌号码。 在车牌识别过程中，根据不同的算法对车牌颜色进行识别，可以在上述不同的步骤中实现，通常与车牌识别相互配合进行验证。 3.1车牌定位 在自然环境中，汽车的背景图像复杂，光照不均匀。如何在自然背景下准确确定车牌区域是整个识别过程的关键。 首先对采集到的视频图像进行大规模的相关性搜索，找到多个符合车牌特征的区域作为候选区域，然后对候选区域进行进一步的分析判断。选取*的A区域作为车牌区域，与图像分离。 3.2牌照字符分割 车牌区域定位完成后，将车牌区域划分为各个字符进行识别。字符分割通常使用垂直投影。 由于字符在垂直方向上的投影必然取字符间的局部*小值或字符内的间隙附近，且该位置应满足字符书写格式、字符、大小限制等车牌条件。 垂直投影法在复杂环境下的汽车图像中具有良好的字符分割效果。 3.1车牌字符识别方法 主要有基于模板匹配的算法和基于人工神经网络的算法。 基于模板匹配算法，首先对分割后的字符进行二值化并缩放到字符数据库中模板的大小，然后与所有模板进行匹配，结果选择*匹配。 基于人工神经网络的算法有两种:一种是从字符中提取特征，然后利用这些特征训练神经网络分配器; 另一种方法是直接将图像输入到网络中，由网络部件自动实现特征提取