系統(tǒng)進(jìn)行視頻車輛檢測(cè)，需要具備很高的處理速度并采用的算法，在基本不丟幀的情況下實(shí)現(xiàn)圖像采集、處理。若處理速度慢，則導(dǎo)致丟幀，使系統(tǒng)無(wú)法正確檢測(cè)到行駛速度較快的車輛，同時(shí)也難以在有利于識(shí)別的位置開(kāi)始識(shí)別處理，影響系統(tǒng)識(shí)別率。因此，將視頻車輛檢測(cè)與牌照自動(dòng)識(shí)別相結(jié)合具備一定的技術(shù)難度。

為了進(jìn)行牌照識(shí)別，需要以下幾個(gè)基本的步驟：

　　· 牌照定位，定位圖片中的牌照位置；

　　· 牌照字符分割，把牌照中的字符分割出來(lái)；

　　· 牌照字符識(shí)別，把分割好的字符進(jìn)行識(shí)別，終組成牌照號(hào)碼。

　　牌照識(shí)別過(guò)程中，牌照顏色的識(shí)別依據(jù)算法不同，可能在上述不同步驟實(shí)現(xiàn)，通常與牌照識(shí)別互相配合、互相驗(yàn)證。

字符識(shí)別方法目前主要有基于模板匹配算法和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。基于模板匹配算法將分割后的字符二值化,并將其尺寸大小縮放為字符數(shù)據(jù)庫(kù)中模板的大小，然后與所有的模板進(jìn)行匹配，后選佳匹配作為結(jié)果?；谌斯ど窠?jīng)元網(wǎng)絡(luò)的算法有兩種：一種是先對(duì)待識(shí)別字符進(jìn)行特征提取，然后用所獲得特征來(lái)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分配器；另一種方法是直接把待處理圖像輸入網(wǎng)絡(luò)，由網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)實(shí)現(xiàn)特征提取直至識(shí)別出結(jié)果。

自然光路線是指白天利用自然光線，夜間采用輔助照明光源，用彩色攝像機(jī)采集車輛真彩色圖像，用彩色圖像分析處理方法識(shí)別車牌。自然光真彩色識(shí)別技術(shù)路線，與人眼感光習(xí)慣一致，并且，真彩色圖像能夠反映車輛及其周圍環(huán)境真實(shí)的圖像信息，不僅可以用來(lái)識(shí)別車牌照，而且可以用來(lái)識(shí)別車牌照顏色、車流量、車型、車顏色等車輛特征。用一個(gè)攝像機(jī)采集的圖像，同時(shí)實(shí)現(xiàn)所有前端基本視頻信息采集、識(shí)別和人工輔助圖像取證判別，可以前瞻性的為未來(lái)的智能交通系統(tǒng)工程預(yù)留接口。

一個(gè)車牌識(shí)別系統(tǒng)是否實(shí)用，重要的指標(biāo)是識(shí)別率。國(guó)際交通技術(shù)作過(guò)的識(shí)別率指標(biāo)論述，要求是24小時(shí)全天候全牌正確識(shí)別率85%～95%。信路通的車牌識(shí)別系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用中已經(jīng)達(dá)到了全牌正確識(shí)別率90%以上。 　　為了測(cè)試一個(gè)車牌識(shí)別系統(tǒng)識(shí)別率，需要將該系統(tǒng)安裝在一個(gè)實(shí)際應(yīng)用環(huán)境中，全天候運(yùn)行24小時(shí)以上，采集至少1000輛自然車流通行時(shí)的車牌照進(jìn)行識(shí)別，并且需要將車輛牌照?qǐng)D像和識(shí)別結(jié)果存儲(chǔ)下來(lái)，以便調(diào)取查看。然后，還需要得到實(shí)際通過(guò)的車輛圖像以及正確的人工識(shí)別結(jié)果。

車牌識(shí)別技術(shù)結(jié)合測(cè)速設(shè)備可以用于車輛超速違章處罰，一般用于高速公路。具體應(yīng)用是：在路上設(shè)置測(cè)速監(jiān)測(cè)點(diǎn)，抓拍超速的車輛并識(shí)別車牌號(hào)碼，將違章車輛的牌照號(hào)碼及圖片發(fā)往各出口；在各出口設(shè)置處罰點(diǎn)，用車牌識(shí)別設(shè)備識(shí)別通過(guò)車輛并將號(hào)碼與已經(jīng)收到的超速車輛的號(hào)碼比對(duì)，一旦號(hào)碼相同即啟動(dòng)警示設(shè)備通知執(zhí)法人員處理。與傳統(tǒng)的超速監(jiān)測(cè)方式相比，這種應(yīng)用可以節(jié)省警力，降低執(zhí)法人員的工作強(qiáng)度，而且安全、、隱蔽，司機(jī)需時(shí)刻提醒自己不能超速，地減少了因超速引發(fā)的事故。