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，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。但是因為攝像設備所拍到的圖像的清晰度不夠，也因為處理圖像的技術也不夠完善，所以車牌自動識別系統(tǒng)的識別率和識別速度一直未能大幅提高。車牌定位屬于綜合識別體系的關鍵構成，科學的判斷具體的車牌范圍，則屬于提升綜合體系識別率的核心要素。以形態(tài)學和有關的邊緣檢測作為基礎的定位方式，核心為五方面的基礎流程。

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。

字符識別：對分割之后的字符進行收縮、提取字符的特性，分類之后與數(shù)據(jù)庫中標準的字符進行比對，后識別出字符的圖像，這是字符識別的整個過程。多種支付方式實現(xiàn)自助便捷支付，在無人值守停車場支持微信/支付寶掃描碼等支付方式，實現(xiàn)業(yè)主全程自助支付，促使停車場取消手冊收費，這降低了勞動力成本，但也規(guī)避了人類接觸資金的風險可以說是雙重的。字符識別的兩個重要點為字符特征提取和模式的匹配，該體系主要有以下幾種方式：一種方式是用字符的結構特性及其變換進行特征提取，這種方式對于字符的傾斜以及字符的變形等等都有很高的兼容性，但它在運算過程中太復雜，且對計算機的性能要求很嚴格。另一種方式是統(tǒng)計字符特征對其特征進行提取，目前，大部分的字符識別都運用了這種方式。在字符特征提取中，能夠借助字符投影的特征及輪廓特征構成字符特征的矢量，然后對汽車牌照字符的特征進行匹配，這樣就擁有了清晰的識別率。

同時，它可以有效地維護停車場的秩序。內部車可以實現(xiàn)不間斷進入市場。本文采用識別方法是神經(jīng)網(wǎng)絡，通過構造一個三層的神經(jīng)網(wǎng)絡對分割的字符進行識別。外國車只需要支付費用，無需取卡/等復雜程序。車牌識別機的關鍵是識別率。由于獲得的車牌圖像的多樣性以及諸如煙霧，雨，雪和不同陽光角度等許多因素的影響，車牌識別面臨著巨大的挑戰(zhàn)。但是，隨著技術的發(fā)展，這些問題正逐漸得到解決。車牌識別攝像頭可采用寬動態(tài)CMOS，基于車牌的局部曝光和圖像控制的光填充技術，可自動跟蹤光線變化，有效抑制光線和背光。特別是在夜間，它可以抑制汽車前照燈的干擾，使車牌清晰掃描，識別率達到99.58％，居。