为了进行车牌识别，需要以下几个基本的步骤:1)牌照定位，定位图片中的牌照位置;2)牌照字符分割，把牌照中的字符分割出来;3)牌照字符识别，把分割好的字符进行识别，终组成牌照号码。车牌识别过程中，牌照颜色的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常与车牌识别互相配合、互相验证。1)牌照定位自然环境下，汽车图像背景复杂、光照不均匀，如何在自然背景中准确地确定牌照区域是整个识别过程的关键。首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索，找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，选定一个的区域作为牌照区域，并将其从图像中分离出来。2)牌照字符分割完成牌照区域的定位后，再将牌照区域分割成单个字符，然后进行识别。字符分割一般采用垂直投影法。对于已经入场的车辆，如果识别错误，可以手动修改识别出错的车牌号码，从而保证入场记录的准确。阳江新款车牌识别系统经验丰富
自然光路线是指白天利用自然光线，夜间采用辅助照明光源，用彩色摄像机采集车辆真彩色图像，用彩色图像分析处理方法识别车牌。自然光真彩色识别技术路线，与人眼感光习惯一致，并且，真彩色图像能够反映车辆应用及其周围环境真实的图像信息，不仅可以用来识别车牌照，而且可以用来识别车牌照颜色、车流量、车型、车颜色等车辆特征。用一个摄像机采集的图像，同时实现所有前端基本视频信息采集、识别和人工辅助图像取证判别，可以前瞻性的为未来的智能交通系统工程预留接口。红外光路线是指利用车牌反光和红外光的光学特性，用红外摄像机采集车辆灰度图像，由于红外特性，车辆图像上几乎只能看见车牌，然后用黑白图像处理方法识别车牌。950nm的红外照明装置可抓拍到很好的反光车牌照图像。阳江新款车牌识别系统经验丰富车辆检测器主要是起到触发作用，触发地感才开启车牌识别一体机进行监控和抓拍。
之后便可以统计出以下识别率:1、自然交通流量的识别率=全牌正确识别总数/实际通过的车辆总数2、可识别车牌照的百分率=人工正确读取的车牌照总数/实际通过的车辆总数3、可识别全牌正确识别率=全牌正确识别的车牌照总数/人工读取的车牌照总数这三个指标决定了车牌识别系统的识别率，诸如可信度、误识率等都是车牌识别过程中的中间结果。识别速度决定了一个车牌识别系统是否能够满足实时实际应用的要求。一个识别率很高的系统，如果需要几秒钟，甚至几分钟才能识别出结果，那么这个系统就会因为满足不了实际应用中的实时要求而毫无实用意义。
■车牌识别系统抓拍张数：1张全景以上（可根据实际要求设置抓拍1-4张）■车辆抓拍率：≥99%（白天），≥99%（夜间）■图片有效率：≥99%（白天），≥99%（夜间）■车牌识别率：≥97%（白天），≥95%（夜间）■适应车速范围：5～220公里/小时■速度检测精度：≤±2%■数据格式：单张图片分辨率1600×1200或1920×1080，JPEG压缩比可调■夜间补光：气体闪光灯、LED频闪灯、LED补光灯■闪光灯控制：3路■系统响应时间：≤200毫秒■检测方式：地感线圈，前端。■地感线圈接入：4路■车辆检测器灵敏度：16级可调■单台摄像机可拍摄车道范围：1～2车道■车牌识别方式：高清卡口一体机内置车牌识别，前端。■数据接口：100M以太网接口■数据上传：FTP远程上传■存储图像容量：受SD卡容量限制，8GBSD卡约可存4万张■摄像机触发车检器通讯方式：I/O或RS485■抓拍信号触发位置：进线圈一、离线圈一、进线圈二、离线圈二。用顶jian半导体TIgao性能多核平台，性能可靠、稳定；
另外，车牌辨识既然是"系统"，当中软硬件架构的好坏，当然会影响"呈现的结果"。至于什么样的软件跟硬件，适合什么样的环境，这就必须因环境而异，因为不同的应用环境，对于辨识率的要求未必相同，而这就必须靠经验累积。尽管市场上有林林总总的车牌辨识系统，用对产品与架构，可以省去很多的冤枉钱跟时间，但更重要的是，工程商与系统整合商需要多方配合及了解，而不是一味的只看重某厂牌比较好、比较便宜，凡事货比三家不吃亏。此外，车牌辨识系统能否发挥效用，除了软件技术之外，与摄影机及现场施工能力，也有很大的关系。使用者可要求厂商至现场勘查后，提出建置规划方案，先评估应该架设的地点、摄影机架设角度、是否需要架设辅助光源等，再提出报价，藉由这些动作，除了得以事先评估业者的能力，用户本身也可以达到产品学习及教育训练，日后管理时，会更清楚知道该产品的使用限制及相关因应措施。各制式车牌，各种恶劣天气下照识别不误；四川自动化车牌识别系统保养
系统软件具有功能强大的数据处理功能，可以对管理中的设备进行设置、查询和打印统计报表。阳江新款车牌识别系统经验丰富
3)人工神经网络技术。近几年来，计算机及相关技术发达的一些国家开始探讨用人工神经网络技术解决车牌自动识别问题，例如1994年M.M.M.FANHY等就成功地运用了BAM神经网络方法对车牌上的字符进行自动识别，BAM神经网络是由相同神经元构成的双向联想式单层网络，每一个字符模板对应着个BAM矩阵，通过与车牌上的字符比较，识别出正确的车牌号码。这种采用BAM神经网络方法的缺点是无映解决识别系统存储容量和处理速度相矛盾的问题。折叠。阳江新款车牌识别系统经验丰富
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