人工神經網絡技術，計算機及相關技術發(fā)達的一些國家開始探討用人工神經網絡技術解決車牌自動識別問題，例如1994年M.M.M.FANHY等就成功地運用了BAM神經網絡方法對車牌上的字符進行自動識別，BAM神經網絡是由相同神經元構成的雙向聯(lián)想式單層網絡，每一個字符模板對應著個BAM矩陣，通過與車牌上的字符比較，識別出正確的車牌號碼。

一個車牌識別系統(tǒng)的后臺管理體系，決定了這個車牌識別系統(tǒng)是否好用。清楚地認識到重要的一點是識別率達到是不可能的，因為車牌照污損、模糊、遮擋，或者天氣也許很糟（下雪﹑冰雹﹑大霧等等）。

在日常錄入違法號牌信息中發(fā)現(xiàn)車輛號牌信息與系統(tǒng)顯示的車牌信息不符時，民警通過核查車輛信息后，把有違反交通法規(guī)的車輛信息錄入指揮中心的黑名單報警系統(tǒng)。此車在轄區(qū)內行駛時，號牌會被系統(tǒng)自動識別報警。

車牌識別系統(tǒng)還具有通過視頻圖像判斷是否有車的功能稱之為視頻車輛檢測。一個完整的車牌識別系統(tǒng)應包括車輛檢測、圖像采集、車牌識別等幾部分。當車輛檢測部分檢測到車輛到達時觸發(fā)圖像采集單元，采集當前的視頻圖像。車牌識別單元對圖像進行處理，定位出牌照位置，再將牌照中的字符分割出來進行識別，然后組成牌照號碼輸出。

車輛識別在拍照之前，當然是要識別車輛確實是進入了攝像頭的佳焦距位置了，車牌識別系統(tǒng)才會采集車輛的圖像。所以，識別車輛就是車牌識別的步。那么，如何識別車輛呢？有很多辦法，其中紅外法是常用的辦法。因為攝像頭和系統(tǒng)是被動采集數據的，所以它不知道什么時候該拍照。當車輛進入拍攝區(qū)域，紅外射線會被車輛遮擋，這個時候攝像頭和系統(tǒng)聯(lián)動，就會拍下車輛的照片，以供后續(xù)車牌識別之用。當然了，這種簡單的紅外遮擋法測是否有車輛進入，人或者其他物體遮擋了紅外線，也會誘發(fā)拍照。

車牌字符切割在上一步中，我們成功找到了車牌，并把它從原圖（不是二值化的圖）截取出來了。對截取的車牌圖片進行上一步的灰度化、二值化、降噪處理，尤其是邊緣降噪。如果降噪后，干擾的噪聲還是比較大，可以采取腐蝕、膨脹算法來模糊噪聲。如果降噪后的車牌圖片有傾斜現(xiàn)象，就需要對圖片做錯切變換（就是傾斜角度調整）。我們知道，有些車牌是上下結構的，這很容易通過對二值化的圖片做像素掃描來檢測上下兩部分是否中間不粘連，如果不粘連，那就是上下結構車牌。如果不是上下結構，那就是單行結構的新車牌。