為了進(jìn)行車牌識(shí)別，需要以下幾個(gè)基本的步驟:

1) 牌照定位，定位圖片中的牌照位置;

2) 牌照字符分割，把牌照中的字符分割出來;

3) 牌照字符識(shí)別，把分割好的字符進(jìn)行識(shí)別，終組成牌照號(hào)碼。

車牌識(shí)別過程中，牌照顏色的識(shí)別依據(jù)算法不同，可能在上述不同步驟實(shí)現(xiàn)，通常與車牌識(shí)別互相配合、互相驗(yàn)證。

1) 牌照定位

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(zhǔn)確地確定牌照區(qū)域是整個(gè)識(shí)別過程的關(guān)鍵。首先對(duì)采集到的視頻圖像進(jìn)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(duì)這些侯選區(qū)域做進(jìn)一步分析、評(píng)判，后選定一個(gè)的區(qū)域作為牌照區(qū)域，并將其從圖像中分離出來。

2) 牌照字符分割

完成牌照區(qū)域的定位后，再將牌照區(qū)域分割成單個(gè)字符，然后進(jìn)行識(shí)別。字符分割一般采用垂直投影法。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符間或字符內(nèi)的間隙處取得局部值的附近，并且這個(gè)位置應(yīng)滿足牌照的字符書寫格式、字符、尺寸限制和一些其他條件。利用垂直投影法對(duì)復(fù)雜環(huán)境下的汽車圖像中的字符分割有較好的效果。

3) 牌照字符識(shí)別方法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(jìn)行匹配，選擇匹配作為結(jié)果。基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法有兩種:一種是先對(duì)字符進(jìn)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。

車牌識(shí)別是由圖像識(shí)別處理技術(shù)發(fā)展而來，可以在識(shí)別到車牌圖像上的號(hào)碼，再發(fā)送到后臺(tái)系統(tǒng)處理核對(duì)車輛的身份，核對(duì)無誤后，將允許車輛出入停車場(chǎng)，小區(qū)等場(chǎng)所，具有安全快速的特點(diǎn)。

車聯(lián)網(wǎng)是一個(gè)巨大的互動(dòng)信息網(wǎng)絡(luò)，由車輛位置，速度和路線等數(shù)據(jù)組成。通過GPS，傳感器，圖像處理等設(shè)備，車輛可以完成自身環(huán)境和狀態(tài)信息的收集; 通過互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，所有車輛都可以將各種信息傳輸?shù)街醒胩幚砥? 通過計(jì)算機(jī)技術(shù)，可以對(duì)大量車輛上的這些信息進(jìn)行分析和處理，以計(jì)算不同車輛的佳路線，及時(shí)報(bào)告路況。

車牌識(shí)別結(jié)合車聯(lián)網(wǎng)，可以利用雙方的優(yōu)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)停車無人管理化。從車位預(yù)約、路線規(guī)劃、車位信息、計(jì)時(shí)計(jì)費(fèi)全程無需人工干預(yù)，節(jié)省大量的人力成本，還能提升停車場(chǎng)的形象，給車主帶來更好的體驗(yàn)。

近些年，對(duì)于停車管理這一積重難返的難題，不但國家頒布了有關(guān)對(duì)策開展改進(jìn)，全國各地的地下停車場(chǎng)公司也再此難題左右了時(shí)間。隨之時(shí)間和技術(shù)的沉定，地下停車場(chǎng)車牌識(shí)別和移動(dòng)互聯(lián)系統(tǒng)軟件根據(jù)銷售市場(chǎng)檢測(cè)，將逐漸停車場(chǎng)管理系統(tǒng)發(fā)展趨向。車牌識(shí)別和移動(dòng)互聯(lián)將是處理停車管理難題的重要途徑。車牌識(shí)別技術(shù)是電腦視頻圖像識(shí)別算法在鑒別中的一種運(yùn)用，就是指可以檢驗(yàn)到受網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控地面的車子并全自動(dòng)獲取信息內(nèi)容(含中國漢字空格符、英語字母、阿拉伯?dāng)?shù)及機(jī)動(dòng)車牌照色調(diào))開展解決的技術(shù)。車牌識(shí)別是當(dāng)代智能交通系統(tǒng)中的關(guān)鍵構(gòu)成之一，運(yùn)用十分普遍。它以數(shù)字圖像處理、模式識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺等技術(shù)為基本，對(duì)監(jiān)控?cái)z像頭所拍攝的車子圖象或是視頻編碼序列開展剖析，獲得每一輛汽車惟一的車牌號(hào)，進(jìn)而進(jìn)行鑒別全過程。根據(jù)一些事后解決方式能夠保持停車場(chǎng)系統(tǒng)管理方法，車流量操縱指標(biāo)值測(cè)量，車輛定位，汽車防盜，高速路自動(dòng)化技術(shù)管控、闖紅燈電子警察、公路高速收費(fèi)站這些作用。針對(duì)維護(hù)保養(yǎng)道路交通安全和大城市社會(huì)治安，避免交通阻塞，保持交通出行自動(dòng)化技術(shù)管理方法擁有實(shí)際的實(shí)際意義。