識別原理
車牌識別是基於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，並進一步提取和識別出文本字元。車牌識別過程包括圖像採集、預處理、車牌定位、字元分割、字元識別、結果輸出等一系列算法運算，其運行流程如下：
圖像採集
通過高清攝像抓拍主機對卡口過車或車輛違章行為進行實時、不間斷記錄、採集。
預處理
圖片質量是影響車輛識別率高低的關鍵因素，因此，需要對高清攝像抓拍主機採集到的原始圖像進行噪聲過濾、自動白平衡、自動曝光以及伽馬校正、邊緣增強、對比度調整等處理。
車牌定位
車牌定位的準確與否直接決定後面的字元分割和識別效果，是影響整個車牌識別率的重要因素。其核心是紋理特徵分析定位算法，在經過圖像預處理之後的灰度圖像上進行行列掃描，通過行掃描確定在列方向上含有車牌線段的候選區域，確定該區域的起始行坐標和高度，然後對該區域進行列掃描確定其列坐標和寬度，由此確定一個車牌區域。通過這樣的算法可以對圖像中的所有車牌實現定位。
字元分割
在圖像中定位出車牌區域後，通過灰度化、灰度拉伸、二值化、邊緣化等處理，進一步精確定位字元區域，然後根據字元尺寸特徵提出動態模板法進行字元分割，並將字元大小進行歸一化處理。
字元識別
對分割後的字元進行縮放、特徵提取，獲得特定字元的表達形式，然後通過分類判別函式和分類規則，與字元資料庫模板中的標準字元表達形式進行匹配判別，就可以識別出輸入的字元圖像。
結果輸出
將車牌識別的結果以文本格式輸出。
當前比較能代表國內最高技術水平的是火眼臻睛車牌識別系統，該系統針對這些基礎的算法更進了一步。解決了如下技術難點：（1）在複雜背景的圖象中如何準確而迅速地定位分割牌照區域；（2）對於字元識別的準確率提高；（3）在易混淆字元上有更先進的處理方法。綜上，主要運用到以下三種車牌識別算法：
1.啟發式車牌定位算法；也就是啟發式自適應多融合算法。
2.大規模神經網路識別算法；主要是通過海量數據訓練，當然神經通路的設計也很重要。
3.易混淆字元專門處理。
套用領域
車牌識別軟體可廣泛套用於智慧型交通、公路卡口、停車場管理、電子警察等領域。
