車牌的規(guī)格，參照公an部在年發(fā)布的《中國人民共和國機動車號牌》，中國現(xiàn)行的車牌制度之中，存在四類牌照，按照底色和字色分別為：藍白、黃黑、白黑或紅、黑白。而邊框則包括黑、白兩類色彩。國內(nèi)的車牌體系較為復雜，但實際的尺寸、間距等參數(shù)基本一致。基于形態(tài)學和邊緣檢測的車牌定位方法。而目前實際采用的切分方式，其一為以垂直投影作為核心的方式；其二為以連通域作為核心的處理方案。針對車牌開展配套的定位操作，目的是在拍攝獲得的汽車圖像之內(nèi)，識別具體的車piao范圍，同時將車牌圖像實現(xiàn)提取操作，以此來實現(xiàn)之后的切分以及識別的操作。

識別的方法，可以選擇的有神經(jīng)網(wǎng)絡法和模塊匹配法等。在這里，對車牌定位的精度要求是很高的，這也關乎我們后期對圖片的處理結果。車牌包含的信息是多個字符，想要對車牌進行識別，首先我們需要將車牌的多個字符進行分割處理。字符分割技術將車牌的多個字符分割為單一字符，我們利用識別技術對字符進行識別。主要的識別技術有神經(jīng)網(wǎng)絡法和模塊匹配法等。噪聲與我們想要處理的圖像沒有任何關聯(lián)，還會對我們的處理產(chǎn)生不好的影響。目前重要的是必須提高系統(tǒng)的識別率。

該系統(tǒng)將獲得的機動車所有的圖像實行串連處理后，會用數(shù)字字符的方法輸送得出的信息，這樣不僅存儲空間少，而且操作更加便捷。由此看來該課題研究的內(nèi)容發(fā)展空間很廣泛，它的速度與方便性是人工汽車牌照識別遠遠達不到的，這對交通發(fā)展領域有深遠的影響。

文章對計算機圖像處理、人工智能、模式識別等車牌識別的背景知識進行深入研究，摸索出了用數(shù)字圖像知識進行車牌識別的方法并重點研究，對在較為復雜的背景下的車牌定位、字符分割的車牌字符識別算法進行了重點研究，在識別上取得了良好效果。

現(xiàn)在車牌識別系統(tǒng)廣泛應用于社區(qū)停車場，景點，辦公樓，商業(yè)綜合體等。每個地方都有自己的解決方案。社區(qū)停車場，您可以使用車牌識別結算方案。通過有效管理業(yè)主的月租車，物業(yè)員工的內(nèi)部車輛和來訪車輛，社區(qū)每月租車可以自動進出，車輛可以按時收費，提高社區(qū)車輛管理效率！車牌識別收費系統(tǒng)管理入口和出口車輛的權利和費用，并且根據(jù)車牌號碼授權固定車輛。一旦車牌號碼到期，則禁止入場，并且必須續(xù)簽授權。臨時車輛根據(jù)車牌識別時間收費，沒有有效期判斷。進入現(xiàn)場識別車牌后，它會自動進入，并在車牌出現(xiàn)后，將根據(jù)進出時間收費?？梢?，在實際交通管理應用中，基于PC機平臺的車牌識別系統(tǒng)具有很多限制與缺陷。