字符識別方法目前主要有基于模板匹配算法和基于人工神經網絡算法。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)據庫中模板的大小，然后與所有的模板進行匹配，后選佳匹配作為結果。基于人工神經元網絡的算法有兩種：一種是先對待識別字符進行特征提取，然后用所獲得特征來訓練神經網絡分配器；另一種方法是直接把待處理圖像輸入網絡，由網絡自動實現(xiàn)特征提取直至識別出結果。

采用計算機視覺技術識別車牌的流程通常都包括車輛圖像采集，車牌定位，字符分割，光學字符識別，輸出識別結果5個步驟。車輛圖像的采集方式決定了車牌識別的技術路線。目前國際ITS通行的兩條主流技術路線是自然光和紅外光圖像采集識別。自然光和紅外光不會對人體產生不良的心理影響，也不會對環(huán)境產生新的電子污染，屬于綠色環(huán)保技術。

一個車牌識別系統(tǒng)的后臺管理體系，決定了這個車牌識別系統(tǒng)是否好用。清楚地認識到重要的一點是識別率達到是不可能的，因為車牌照污損、模糊、遮擋，或者天氣也許很糟（下雪﹑冰雹﹑大霧等等）。后臺管理體系的功能應該包括：

1、識別結果和車輛圖像數(shù)據的可靠存儲，當多功能的系統(tǒng)操作使得網絡出差錯時能保護圖像數(shù)據不會丟失，同時便于事后人工排查；

2、有效的自動比對和查詢技術，被識別的車牌照號碼要同數(shù)據庫中成千上萬的車牌號碼自動比對和提示報警，如果車牌照號碼沒有被正確讀取時就要采用模糊查詢技術才能得出相對“佳”的比對結果；

3、一個好的車牌識別系統(tǒng)對于聯(lián)網運行，還需要提供實時通信、網絡安全、遠程維護、動態(tài)數(shù)據交互、數(shù)據庫自動更新、硬件參數(shù)設置、系統(tǒng)故障診斷。

將的牌照信息輸入系統(tǒng)，系統(tǒng)自動地識讀經過車輛的牌照并查詢內部數(shù)據庫。對于需要自動放行的車輛系統(tǒng)驅動電子門或欄桿機讓其通過，對于其它車輛系統(tǒng)會給出警示，由值勤人員處理?？捎糜谔厥鈫挝唬ㄈ畿娛鹿芾韰^(qū)、保密單位、保護單位等）、路橋收費卡口、住宅區(qū)等。

車牌識別是停車場用于識別車輛信息的管理系統(tǒng)之一，該技術能夠提取出行駛中的車輛的牌照并進行識別，目前的技術水平車牌識別率可達到99.7%，車牌識別技術可以的識別出車輛車牌號，與傳統(tǒng)的人工作業(yè)相比，無論是臨時車、內部車輛、訪客車甚至是未經許可的車輛，車牌識別系統(tǒng)都可以對其進行圖像信息的捕獲，并上傳至數(shù)據庫存儲。

車牌管理系統(tǒng)還有車位引導的功能，車主可以通過引導屏幕，了解停車場車位情況，方便停車。車牌識別系統(tǒng)采用現(xiàn)代管理方法，對車輛和人員科學管理，減少了停車排隊擁堵現(xiàn)象，提高車輛管理的安全性。