字符識(shí)別方法目前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▽⒎指詈蟮淖址祷?并將其尺寸大小縮放為字符數(shù)據(jù)庫中模板的大小，然后與所有的模板進(jìn)行匹配，后選佳匹配作為結(jié)果?；谌斯ど窠?jīng)元網(wǎng)絡(luò)的算法有兩種：一種是先對待識(shí)別字符進(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待處理圖像輸入網(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。

當(dāng)車輛接近出入口的時(shí)候，車輛檢測器會(huì)自動(dòng)感應(yīng)到車輛的到來，然后觸發(fā)車牌識(shí)別一體機(jī)進(jìn)行圖像抓拍，然后將抓拍的圖像發(fā)送到數(shù)據(jù)處理服務(wù)器，安裝在數(shù)據(jù)服務(wù)器上的車牌識(shí)別軟件對圖像進(jìn)行處理，定位出牌照位置，再將車牌中的字符分割出來進(jìn)行識(shí)別，然后組成車牌號(hào)碼保存下來，圖像和車牌號(hào)碼均保存在數(shù)據(jù)處理服務(wù)器上。

采用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)識(shí)別車牌的流程通常都包括車輛圖像采集，車牌定位，字符分割，光學(xué)字符識(shí)別，輸出識(shí)別結(jié)果5個(gè)步驟。車輛圖像的采集方式?jīng)Q定了車牌識(shí)別的技術(shù)路線。目前國際ITS通行的兩條主流技術(shù)路線是自然光和紅外光圖像采集識(shí)別。自然光和紅外光不會(huì)對人體產(chǎn)生不良的心理影響，也不會(huì)對環(huán)境產(chǎn)生新的電子污染，屬于綠色環(huán)保技術(shù)。

自然光路線是指白天利用自然光線，夜間采用輔助照明光源，用彩色攝像機(jī)采集車輛真彩色圖像，用彩色圖像分析處理方法識(shí)別車牌。自然光真彩色識(shí)別技術(shù)路線，與人眼感光習(xí)慣一致，并且，真彩色圖像能夠反映車輛及其周圍環(huán)境真實(shí)的圖像信息，不僅可以用來識(shí)別車牌照，而且可以用來識(shí)別車牌照顏色、車流量、車型、車顏色等車輛特征。用一個(gè)攝像機(jī)采集的圖像，同時(shí)實(shí)現(xiàn)所有前端基本視頻信息采集、識(shí)別和人工輔助圖像取證判別，可以前瞻性的為未來的智能交通系統(tǒng)工程預(yù)留接口。

識(shí)別速度決定了一個(gè)車牌識(shí)別系統(tǒng)是否能夠滿足實(shí)時(shí)實(shí)際應(yīng)用的要求。一個(gè)識(shí)別率很高的系統(tǒng)，如果需要幾秒鐘，甚至幾分鐘才能識(shí)別出結(jié)果，那么這個(gè)系統(tǒng)就會(huì)因?yàn)闈M足不了實(shí)際應(yīng)用中的實(shí)時(shí)要求而毫無實(shí)用意義。例如，在高速公路收費(fèi)中車牌識(shí)別應(yīng)用的作用之一是減少通行時(shí)間，速度是這一類應(yīng)用里減少通行時(shí)間、避免車道堵車的有力保障。國際交通技術(shù)提出的識(shí)別速度是1秒以內(nèi)，越快越好。

將的牌照信息輸入系統(tǒng)，系統(tǒng)自動(dòng)地識(shí)讀經(jīng)過車輛的牌照并查詢內(nèi)部數(shù)據(jù)庫。對于需要自動(dòng)放行的車輛系統(tǒng)驅(qū)動(dòng)電子門或欄桿機(jī)讓其通過，對于其它車輛系統(tǒng)會(huì)給出警示，由值勤人員處理?？捎糜谔厥鈫挝唬ㄈ畿娛鹿芾韰^(qū)、保密單位、保護(hù)單位等）、路橋收費(fèi)卡口、住宅區(qū)等。