識(shí)別速度決定了一個(gè)車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)是否能夠滿(mǎn)足實(shí)時(shí)實(shí)際應(yīng)用的要求。一個(gè)識(shí)別率很高的系統(tǒng)，如果需要幾秒鐘，甚至幾分鐘才能識(shí)別出結(jié)果，那么這個(gè)系統(tǒng)就會(huì)因?yàn)闈M(mǎn)足不了實(shí)際應(yīng)用中的實(shí)時(shí)要求而毫無(wú)實(shí)用意義。例如，在高速公路收費(fèi)中車(chē)牌識(shí)別應(yīng)用的作用之一是減少通行時(shí)間，速度是這一類(lèi)應(yīng)用里減少通行時(shí)間、避免車(chē)道堵車(chē)的有力保障。

國(guó)際交通技術(shù)提出的識(shí)別速度是1秒以?xún)?nèi)，越快越好。

由于道路上24小時(shí)都通車(chē)，車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)需要全天時(shí)、全天候工作，為保障夜間識(shí)別準(zhǔn)確率，還會(huì)配備LED頻閃燈或閃光燈來(lái)補(bǔ)光。

車(chē)輛檢測(cè)：可采用埋地線(xiàn)圈檢測(cè)、紅外檢測(cè)、雷達(dá)檢測(cè)技術(shù)、視頻檢測(cè)等多種方式感知車(chē)輛的經(jīng)過(guò)，并觸發(fā)圖像采集抓拍。

圖像采集：通過(guò)高清攝像抓拍主機(jī)對(duì)通行車(chē)輛進(jìn)行實(shí)時(shí)、不間斷記錄、采集。

預(yù)處理：噪聲過(guò)濾、自動(dòng)白平衡、自動(dòng)曝光以及伽馬校正、邊緣增強(qiáng)、對(duì)比度調(diào)整等。

車(chē)牌定位：在經(jīng)過(guò)圖像預(yù)處理之后的灰度圖像上進(jìn)行行列掃描，確定車(chē)牌區(qū)域。

字符分割：在圖像中定位出車(chē)牌區(qū)域后，通過(guò)灰度化、二值化等處理，定位字符區(qū)域，然后根據(jù)字符尺寸特征進(jìn)行字符分割。

字符識(shí)別：對(duì)分割后的字符進(jìn)行縮放、特征提取，與字符數(shù)據(jù)庫(kù)模板中的標(biāo)準(zhǔn)字符表達(dá)形式進(jìn)行匹配判別。

結(jié)果輸出：將車(chē)牌識(shí)別的結(jié)果以文本格式輸出。

目前車(chē)輛自動(dòng)識(shí)別技術(shù)已經(jīng)廣泛運(yùn)用到智能交通行業(yè)的各個(gè)領(lǐng)域，并起到了重要作用。相信隨著科技的發(fā)展，需求的提升，車(chē)輛自動(dòng)識(shí)別技術(shù)會(huì)向智能化、人性化等領(lǐng)域發(fā)展。

車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)是一種基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法的系統(tǒng)，用于自動(dòng)識(shí)別車(chē)輛上的車(chē)牌信息。它通過(guò)攝像頭或其他圖像采集設(shè)備獲取車(chē)輛圖像，然后使用圖像處理和模式識(shí)別算法對(duì)車(chē)牌進(jìn)行分割和識(shí)別，終輸出車(chē)牌的文字信息。 車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)通常包括以下幾個(gè)主要步驟：
1. 圖像采集：使用攝像頭或其他圖像采集設(shè)備獲取車(chē)輛圖像。
2. 圖像預(yù)處理：對(duì)采集到的圖像進(jìn)行一系列的預(yù)處理操作，如灰度化、圖像增強(qiáng)、噪聲去除等，以提高后續(xù)處理的效果。
3. 車(chē)牌定位：通過(guò)圖像處理算法，對(duì)圖像中的車(chē)牌進(jìn)行定位和分割，找到車(chē)牌的位置。
4. 字符分割：將車(chē)牌中的字符分割開(kāi)來(lái)，以便后續(xù)對(duì)每個(gè)字符進(jìn)行立識(shí)別。
5. 字符識(shí)別：對(duì)每個(gè)字符進(jìn)行識(shí)別，通常使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）等。
6. 結(jié)果輸出：將識(shí)別到的字符組合起來(lái)，輸出終的車(chē)牌文字信息。
車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)在交通管理、停車(chē)場(chǎng)管理、安防監(jiān)控等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用，可以提高工作效率和智能化水平。

車(chē)牌識(shí)別技術(shù)要求能夠?qū)⑦\(yùn)動(dòng)中的汽車(chē)牌照從復(fù)雜背景中提取并識(shí)別出來(lái)，通過(guò)車(chē)牌提取、圖像預(yù)處理、特征提取、車(chē)牌字符識(shí)別等技術(shù)，識(shí)別車(chē)輛牌號(hào)、顏色等信息，新的技術(shù)水平為字母和數(shù)字的識(shí)別率可達(dá)到99.7%，漢字的識(shí)別率可達(dá)到99%。
車(chē)牌識(shí)別技術(shù)結(jié)合電子不停車(chē)收費(fèi)系統(tǒng)（ETC）識(shí)別車(chē)輛，過(guò)往車(chē)輛通過(guò)道口時(shí)無(wú)須停車(chē)，即能夠?qū)崿F(xiàn)車(chē)輛身份自動(dòng)識(shí)別、自動(dòng)收費(fèi)。在車(chē)場(chǎng)管理中，為提高出入口車(chē)輛通行效率，車(chē)牌識(shí)別針對(duì)無(wú)需收停車(chē)費(fèi)的車(chē)輛（如月卡車(chē)、內(nèi)部免費(fèi)通行車(chē)輛），建設(shè)無(wú)人值守的快速通道，免取卡、不停車(chē)的出入體驗(yàn)，正改變出入停車(chē)場(chǎng)的管理模式。
車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)(Vehicle License Plate Recognition，VLPR) 是指能夠檢測(cè)到受監(jiān)控路面的車(chē)輛并自動(dòng)提取車(chē)輛牌照信息（含漢字字符、英文字母、阿拉伯?dāng)?shù)字及號(hào)牌顏色）進(jìn)行處理的技術(shù)。車(chē)牌識(shí)別是現(xiàn)代智能交通系統(tǒng)中的重要組成部分之一，應(yīng)用十分廣泛。它以數(shù)字圖像處理、模式識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等技術(shù)為基礎(chǔ)，對(duì)攝像機(jī)所拍攝的車(chē)輛圖像或者視頻序列進(jìn)行分析，得到每一輛汽車(chē)的車(chē)牌號(hào)碼，從而完成識(shí)別過(guò)程。