车牌识别是现代智能交通系统的重要组成部分之一，应用广泛。基于数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术，对摄像头拍摄的车辆图像或视频序列进行分析，获取每辆车的唯一车牌号码，从而完成识别过程。通过一些后续处理手段，可以实现停车场收费管理、交通流量控制指标测量、车辆定位、汽车防盗、高速公路超速自动监管、红灯电子警察、高速公路收费站等功能。对于维护交通安全和城市秩序，防止交通拥堵，实现交通自动化管理具有现实意义。
车辆牌照识别(VLPR)是一种能够检测监控路面上的车辆并自动提取车辆牌照信息(包括汉字字符、英文字母、阿拉伯数字和车牌颜色)进行处理，利用车辆的动态视频或静态图像自动识别车牌号码和车牌颜色的技术。车牌识别的硬件基础一般包括触发设备(监控车辆是否进入视野)、摄像设备、照明设备、图像采集设备、以及一个用于车牌号码识别的处理器(如计算机)，其软件核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。一个完整的车牌识别系统应该包括车辆检测、图像采集和车牌识别(见如图。当车辆检测部分检测到车辆到达时，触发图像采集单元采集当前视频图像。车牌识别单元对图像进行处理，定位车牌位置，然后对车牌中的字符进行分割识别，然后形成车牌号码输出。
1.车辆检测车辆检测可以采用埋线圈检测、红外检测、雷达检测、视频检测等多种方法。视频检测可以避免损坏路面，不需要增加外部检测设备，不需要校正触发位置，节省费用，更适合移动和便携应用。具有视频车辆检测功能的车牌识别系统首先采集视频信号中的帧(场)信号并数字化，得到相应的数字图像；然后分析判断是否有车辆；如果认为有车辆经过，则进行下一步识别车牌；否则，继续采集视频信号进行处理。视频车辆检测系统需要具有较高的处理速度，并采用优秀的算法来实现图像采集和处理而不丢失帧。如果处理速度慢，会导致丢帧，使系统无法正确检测行驶速度快的车辆。同时，很难保证识别过程从有利于识别的位置开始，影响系统的识别率。因此，将视频车辆检测与自动车牌识别相结合在技术上是很困难的。
2.牌照号码和颜色识别为了识别牌照，需要以下基本步骤：
车牌定位，定位图片中的车牌位置；
车牌字符分割，将车牌中的字符分开；
车牌字符识别：对分割出来的字符进行识别，最终形成车牌号码。在车牌识别过程中，车牌颜色的识别基于不同的算法，可以在上述不同的步骤中实现，通常与车牌识别相互配合和验证。
(1)车牌定位：首先对采集的视频图像进行大规模相关搜索，找到多个符合车牌特征的区域作为候选区域；然后，进一步分析和评估这些候选区域；最后，选择一个最佳区域作为车牌区域，从图像中分割出来。定位方法可以分为两类，即基于灰度图像和彩色图像的车牌定位方法，也可以将两种方法结合起来。在自然环境中，汽车图像背景复杂多变
(2)车牌字符分割完成车牌区域定位后，将车牌区域分割成单个字符，然后进行识别。字符分割可以通过水平扫描和垂直扫描来分离字符。水平扫描可以确定图片的上限和下限，垂直扫描可以确定图片中字符的左右坐标。由于字符在垂直方向上的投影必须在字符之间或字符内部的间隙处接近局部最小值，并且该位置应满足字符书写格式、字符、尺寸限制等车牌的一些条件，因此垂直投影方法对复杂环境下汽车图像中的字符分割具有良好的效果。
(3)目前车牌字符识别方法主要有模板匹配算法和人工神经网络算法。基于模板的匹配算法首先对分割后的字符进行二值化，并将其大小缩放到字符数据库中模板的大小，然后与所有模板进行匹配，最后选择最佳匹配作为结果。基于人工神经网络的算法有两种：一种是先提取待识别字符的特征，然后利用获得的特征训练神经网络分配器；另一种方法是将待处理图像直接输入网络，网络自动实现特征提取，直到结果被识别。
在实际应用中，车牌识别系统的识别率与车牌质量和拍摄质量密切相关。车牌的质量会受到各种因素的影响，如生锈、污损、油漆剥落、字体褪色、车牌被遮挡、车牌倾斜、高亮反光、多车牌、假车牌等；实际拍摄过程也会受到环境亮度、拍摄亮度、车速等因素的影响。这些因素不同程度地降低了车牌识别的识别率，这是车牌识别系统的难点和挑战。为了提高识别率，除了不断改进识别算法，还要想办法克服各种光照条件，使采集到的图像最有利于识别。
