車牌識別可以根據(jù)操作環(huán)境輕松分為PC端和前端（嵌入式）。目前，國內(nèi)一些車牌識別系統(tǒng)制造商在PC端采用深度學(xué)習(xí)方法，而前端仍采用傳統(tǒng)方法。隨著深度學(xué)習(xí)芯片的發(fā)展，未來兩年將在頭端應(yīng)用產(chǎn)品發(fā)布的深度學(xué)習(xí)方法。收費(fèi)員收取的費(fèi)用必須與系統(tǒng)顯示的費(fèi)用相匹配，以消除zuo的缺點(diǎn)并確保停車。完善非執(zhí)照卡識別和處理機(jī)制，然后梅的車牌識別技術(shù)不能達(dá)到100％識別率，如無牌車，污損車牌等，因此需要一個“非許可證識別處理系統(tǒng)”機(jī)制“，這種機(jī)制大部分需要通過非許可卡識別軟件來解決，但良好的車牌識別產(chǎn)品可以得到有效的協(xié)助。例如，當(dāng)車牌識別效果差時觸發(fā)以下“車輛識別”功能，并且根據(jù)車輛類型管理車輛。

車面（模型）識別和匹配算法繞過了傳統(tǒng)的車牌字符識別過程，從更基本的圖像特征開始，避免了字符識別中可能出現(xiàn)的錯誤。每輛車的車身特征都是維一，它們可以記錄為車輛的“指紋”，并通過比較車輛之間的相似性來實(shí)現(xiàn)車輛的匹配。由于該算法不涉及車牌字符識別，即使車牌上的字符被污染或字符扭曲，車輛也可以有效地匹配。隨著深度學(xué)習(xí)專用芯片的發(fā)展，未來兩年將在頭端應(yīng)用產(chǎn)品發(fā)布的深度學(xué)習(xí)方法。在沒有識別或識別錯誤的情況下，識別由輔助憑證補(bǔ)充，例如虛擬通行證號碼，進(jìn)入和退出QR碼等，通過多憑證輔助，車輛識別比較的概率在理論上是相等的到100％。

由于圖像質(zhì)量很容易受到光線，天氣，車牌本身，角度，攝像機(jī)位置等因素的影響，因此在識別車牌之前必須對圖像進(jìn)行一些預(yù)處理，以確保清晰的圖像車牌。通常，基于對場景環(huán)境和已捕獲圖像的分析，攝像機(jī)實(shí)現(xiàn)自動曝光處理，自動白平衡處理，自動過爆處理等，并執(zhí)行噪聲濾波，對比度增強(qiáng)，圖像縮放等。在圖像上。去噪方法包括均值濾波，中值濾波和高斯濾波。從整個圖像中準(zhǔn)確檢測車牌區(qū)域是車牌識別過程中的重要步驟。中國在視頻監(jiān)控領(lǐng)域的發(fā)展速度和成就在世界的西安領(lǐng)域，而中國云計算的興起也促成了這一領(lǐng)域新花的開放，以及相應(yīng)的新成果組合。如果定位失敗或定位不完整，將直接導(dǎo)致終識別準(zhǔn)確率。車牌定位方法一般采用投影分析，連通域分析，機(jī)器學(xué)習(xí)等算法，根據(jù)紋理特征，顏色特征和形狀特征檢測車牌。投影分析方法基于以下事實(shí)：牌照字符與背景交替的次數(shù)大于其他情況，并且通過圖像在水平和垂直方向上的投影分析來定位牌照。

目前，車牌識別技術(shù)已逐步成熟，已成功應(yīng)用于交通，停車場，安防，居民區(qū)，充電站，加油站等多個領(lǐng)域。除了自動識別車牌號外，目前的車牌識別產(chǎn)品還可以識別車牌顏色，車身顏色，車輛品牌和年齡，并完成相關(guān)圖像的保存和記錄。根據(jù)應(yīng)用條件和要求，有許多類型的車牌識別產(chǎn)品。從實(shí)現(xiàn)模式來看，它分為軟識別和硬識別。軟識別是指車牌識別軟件，它基本上是安裝在PC和服務(wù)器上。有效的自動比對和查詢技術(shù)，識別的車牌號碼必須自動與數(shù)據(jù)庫中的數(shù)千個車牌號碼和警報報警進(jìn)行比較，如果車牌號碼未正確讀取，則使用模糊查詢技術(shù)獲得相對“更好”的比較結(jié)果：3。前端硬件設(shè)備收集視頻或捕獲圖片，并通過識別軟件識別端將其傳輸?shù)胶蠖诉M(jìn)行識別。大部分技術(shù)都用于早期的模擬相機(jī)時代?，F(xiàn)場，高速公路，電子，但這種方法對分析結(jié)束要求較高，如中間傳輸?shù)闹袛嗷蚍治鼋Y(jié)束的重啟，不可能實(shí)時識別。