為了進行車牌識別，需要以下幾個基本的步驟：
 1)牌照定位，定位圖片中的牌照位置；
 2)牌照字符分割，把牌照中的字符分割出來；
 3)牌照字符識別，把分割好的字符進行識別，最終組成牌照號碼。


車牌識別過程中，牌照顏色的識別依據算法不同，可能在上述不同步驟實現，通常與車牌識別互相配合、互相驗證。
1)牌照定位
自然環境下，汽車圖像背景復雜、光照不均勻，如何在自然背景中準確地確定牌照區域是整個識別過程的關鍵。
首先對采集到的視頻圖像進行大范圍相關搜索，找到符合汽車牌照特征的若干區域作為候選區，
然后對這些侯選區域做進一步分析、評判，最后選定一個最佳的區域作為牌照區域，并將其從圖像中分離出來。
2)牌照字符分割
完成牌照區域的定位后，再將牌照區域分割成單個字符，然后進行識別。
字符分割一般采用垂直投影法。
由于字符在垂直方向上的投影必然在字符間或字符內的間隙處取得局部最小值的附近，
并且這個位置應滿足牌照的字符書寫格式、字符、尺寸限制和一些其他條件。
利用垂直投影法對復雜環境下的汽車圖像中的字符分割有較好的效果。
3)牌照字符識別
方法主要有基于模板匹配算法和基于人工神經網絡算法。
基于模板匹配算法首先將分割后的字符二值化并將其尺寸大小縮放為字符數據庫中模板的大小，
然后與所有的模板進行匹配，選擇最佳匹配作為結果。
基于人工神經網絡的算法有兩種：一種是先對字符進行特征提取，然后用所獲得特征來訓練神經網絡分配器；
另一種方法是直接把圖像輸入網絡，由網絡自動實現特征提取直至識別出結果。
實際應用中，車牌識別系統的識別率還與牌照質量和拍攝質量密切相關。
牌照質量會受到各種因素的影響，如生銹、污損、油漆剝落、字體褪色、
牌照被遮擋、牌照傾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等等；
實際拍攝過程也會受到環境亮度、拍攝方式、車輛速度等等因素的影響。
這些影響因素不同程度上降低了車牌識別的識別率，也正是車牌識別系統的困難和挑戰所在。
為了提高識別率，除了不斷地完善識別算法還應該想辦法克服各種光照條件，使采集到的圖像最利于識別。

車牌識別云臺攝像機通過光抑制屏蔽，電子快門調節，寬動態功能等來實現抓拍車牌：
強光屏蔽：在低照度彩色攝像機的基礎上，通過軟件的功能，把圖像中最亮的部分遮擋。
  在交通監控中，一般可將大燈的強光遮擋，從而將車牌較清晰的抓拍下來。
  但是這款攝像機最大的缺點就是軟件分辨不清，對于圖像最亮部分界定不清，
  有可能將車牌號碼也遮擋，同時無法處理高速運動物體的抓拍。
  目前國產攝像機在強光屏蔽方面做的比較多，效果各方反映不一。

可調電子快門：對于高速運動的物體抓拍(高速公路上的汽車車速一般都在70KM/小時以上)，
 可以通過降低電子快門速度來實現清晰抓拍，一般都是通過手動方式調整。
 但是這種方式最大的問題就是白天、晚上的照度不一樣，必需設置2個快門速度來分別適應白天和晚上的監控。
寬動態功能：這是解決車燈對于抓拍影響的最好的辦法，寬動態最早是松下公司提出來的。
 當背景光過亮時，普通攝像機無法很好的解決明暗圖像的顯示問題。
作為智能交通領域確定車輛身份的最重要手段，車牌識別技術為實現交通的智能管理發揮了很大作用，
在各項工作中都有車牌識別技術的滲透。

未來，隨著我國城市化進程發展的提速，交通壓力將更加嚴峻，因此智能化交通管理將是今后交通發展的大方向。而作為智能化交通管理體系中的重要核心，車牌識別系統也將得到進一步扶持和發展。專家預測，未來車牌識別技術將有更廣泛的應用，屆時車牌識別系統行業也將面臨大洗牌，只有擁有自主核心技術并且產品質量達標的公司才能過關，這也是車牌識別技術走向快速發展階段的必經之路。







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