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　　車牌識別是基于圖像分割和圖像識別理論，對含有車輛號牌的圖像進行分析處理，從而確定牌照在圖像中的位置，并進一步提取和識別出文本字符。車牌識別系統整個過程包括：車輛檢測—圖像采集—預處理—車牌定位—字符分割—字符識別—結果輸出。
　　
　　車輛檢測：可采用埋地線圈檢測、紅外檢測、視頻檢測等多種方式感知車輛的經過，并觸發圖像采集抓拍；
　　
　　圖像采集：通過高清攝像抓拍主機對通行車輛進行實時、不間斷記錄、采集；
　　
　　預處理：噪聲過濾、自動白平衡、自動曝光以及伽馬校正、邊緣增強、對比度調整等；
　　
　　車牌定位：在經過圖像預處理之后的灰度圖像上進行行列掃描，確定車牌區域；
　　
　　字符分割：在圖像中定位出車牌區域后，通過灰度化、二值化等處理，精確定位字符區域，然后根據字符尺寸 特征進行字符分割；
　　
　　字符識別：對分割后的字符進行縮放、特征提取，與字符數據庫模板中的標準字符表達形式進行匹配判別；
　　

　　結果輸出：將車牌識別的結果以文本格式輸出。

　　車牌識別是現代智能交通系統中的重要組成部分之一，應用十分廣泛。可以實現停車場收費管理，交通流量控制指標測量，車輛定位，汽車防盜，高速公路超速自動化監管、闖紅燈電子警察、公路收費站等等多種功能，對于維護交通安全和城市治安，防止交通堵塞，實現交通自動化管理有著現實的意義。但車輛識別系統發展至今仍存在著諸多問題。
　　
　　車牌定位與字符分割。指在已拍攝的圖像中確定車牌的位置，提取出車牌的圖像，然后分割出車牌中的字符。車牌區域定位的困難主要來自于采集的圖像，由于采集車牌圖像的多樣性，且采集圖像時受到許多客觀因素的影響，如雨天、大霧、光線等，使得一些車牌圖像質量出現不同程度的差異，在一般情況下，采集的圖像的背景非常復雜，采集圖像是在高速運動中采集的圖片，所以圖片中車牌的位置不固定，車牌的大小也不一樣，以上的種種干擾因素，都給車牌區域定位和字符分割帶來了困難，從而影響車牌的識別率。
　　
　　高分辨率與識別速度的矛盾。從模擬相機到高清相機，也會引發圖像的高分辨率與識別速度相矛盾的問題。在車牌識別時主要體現為：高清圖片由于圖片覆蓋面廣，可能會同時在圖片中出現多個車牌的識別，這就對車牌識別的速度要求很高，車牌識別系統對于高清視頻流碼流過大，還會因對識別系統資源占用需求過大而分析起來會出現處理速度過慢的問題，這可能導致出現漏車現象，而難以實現對車輛抓拍率和車牌識別準確率的提升。

　　車牌識別系統的適應性急需加強。目前我國的車牌識別產品都要求所識別的車牌大小固定，而對過大和過小的車牌一般都不能準確識別。這樣就造成對視頻觸發的情況下部分車牌無法被識別的問題。此外，在有些現場環境中，由于受外界條件的影響，無法將相機架設在最合理位置，會造成圖片中車牌不同程度的偏移。
　　
　　車牌識別系統對污損車牌的識別效果不好。在公路和城市內的實際應用過程中，很難保證所涉及到的車牌都是沒有污損的，車牌在使用幾年之后，難免會出現污染和磨損等現象，而在路面上行駛的車輛也很難保證都是標準干凈的車牌，因此在實際環境中，面對破損污舊的車牌，如何提高車牌識別系統的識別能力也是實際需要解決的問題。

　　解決方案
　　
　　感光部件對外部環境的處理
　　
　　環境是影響車牌識別的主要因素，在采集車輛圖像時，由于環境光線變化劇烈，白天光較強、夜間較弱，面光與背光不同，上午和下午的光照方向也不一樣，抓拍圖像時受環境光線影響較大，車速過高、采集設備的動態范圍等都使成像質量難以得到有效保證。當識別算法認為車牌達到了最佳成像位置時系統觸發系統開始拍攝，這對觸發設備的可靠性和響應速度都有較高的要求，所以要解決環境造成識別率低下的問題，還要靠攝像機的感光部件對外部環境的處理。

　　對圖像預處理
　　
　　車牌定位之前一般要對圖像做預處理，然后再進行車牌的定位、分割、識別等部分。由于得到的車牌圖像可能含有較多噪聲，或圖像對比度不強、車牌被部分遮擋、車牌處出現污點、變臟、模糊退色、有其它字符區域干擾、以及出現因運動產生的圖像模糊失真等情況，所以定位算法實現起來有較多困難。對于字符分割，則可能存在光照不均、污跡嚴重、車牌傾斜、對比度小、牌照退色、牌照字符粘連等不利因素，這樣就需要研發與之適應的算法。如算法能適應各種復雜環境和有噪聲、車牌遮擋、車牌傾斜等狀況的話，那就可以大大提高車牌識別的概率。