人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，計(jì)算機(jī)及相關(guān)技術(shù)發(fā)達(dá)的一些國(guó)家開(kāi)始探討用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)解決車(chē)牌自動(dòng)識(shí)別問(wèn)題，例如1994年M.M.M.FANHY等就成功地運(yùn)用了BAM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對(duì)車(chē)牌上的字符進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別，BAM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由相同神經(jīng)元構(gòu)成的雙向聯(lián)想式單層網(wǎng)絡(luò)，每一個(gè)字符模板對(duì)應(yīng)著個(gè)BAM矩陣，通過(guò)與車(chē)牌上的字符比較，識(shí)別出正確的車(chē)牌號(hào)碼。

此外，車(chē)牌辨識(shí)系統(tǒng)能否發(fā)揮大效用，除了軟件技術(shù)之外，與攝影機(jī)及現(xiàn)場(chǎng)施工能力，也有很大的關(guān)系。使用者可要求廠商至現(xiàn)場(chǎng)勘查后，提出建置規(guī)劃方案，先評(píng)估應(yīng)該架設(shè)的地點(diǎn)、攝影機(jī)架設(shè)角度、是否需要架設(shè)輔助光源等，再提出報(bào)價(jià)，藉由這些動(dòng)作，除了得以事先評(píng)估業(yè)者的能力，用戶(hù)本身也可以達(dá)到產(chǎn)品學(xué)習(xí)及教育訓(xùn)練，日后管理時(shí)，會(huì)更清楚知道該產(chǎn)品的使用限制及相關(guān)因應(yīng)措施。

車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)還具有通過(guò)視頻圖像判斷是否有車(chē)的功能稱(chēng)之為視頻車(chē)輛檢測(cè)。一個(gè)完整的車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)應(yīng)包括車(chē)輛檢測(cè)、圖像采集、車(chē)牌識(shí)別等幾部分。當(dāng)車(chē)輛檢測(cè)部分檢測(cè)到車(chē)輛到達(dá)時(shí)觸發(fā)圖像采集單元，采集當(dāng)前的視頻圖像。車(chē)牌識(shí)別單元對(duì)圖像進(jìn)行處理，定位出牌照位置，再將牌照中的字符分割出來(lái)進(jìn)行識(shí)別，然后組成牌照號(hào)碼輸出。

開(kāi)車(chē)的朋友都知道，我們無(wú)論去停車(chē)場(chǎng)還是上下高速，只要有攝像頭和欄桿的地方，基本上都需要識(shí)別你的車(chē)牌。我們普通人無(wú)需去了解車(chē)牌的識(shí)別過(guò)程，但還是有很多網(wǎng)友想了解自己的車(chē)牌是如何被識(shí)別的。

圖片初級(jí)處理——灰度化、二值化大家都知道，灰色是介于白色和黑色之間的顏色，而且這個(gè)灰色深淺不一樣，所以白色和黑色之間的灰色就有很多。這顏色一多，計(jì)算機(jī)就眼花繚亂了。所以呢，干脆把圖片二值化。啥叫二值化呢？就是讓圖片只有黑色和白色，就是只有兩個(gè)顏色值，顧名思義把圖片搞成黑白二色的過(guò)程就是二值化。再形象的比喻一下，就是熊貓化！在計(jì)算機(jī)RGB顏色空間內(nèi)，白色就是255，黑色就是0，其他顏色就是在這0-255之間了。

圖形檢索，定位車(chē)牌圖片處理到這一步，來(lái)了——車(chē)牌檢索。動(dòng)腦筋的朋友可能已經(jīng)意識(shí)到了，車(chē)牌是規(guī)則的長(zhǎng)方形，我們只要找二值化后圖片里的長(zhǎng)方形就好了。問(wèn)題來(lái)了，你找長(zhǎng)方形，問(wèn)題是有些車(chē)輛的撒熱窗就是長(zhǎng)方形。愛(ài)動(dòng)腦筋的小伙伴已經(jīng)注意到了，車(chē)牌的長(zhǎng)寬比與車(chē)身其他位置的形狀長(zhǎng)寬比不同。掌握了上面的基本常識(shí)，那么我們距離找到車(chē)牌就更近了。計(jì)算機(jī)掃描整個(gè)二值化的圖片，由左到右，由上到下，把顏色從黑到白或者由白到黑的像素全部記錄下來(lái)。然后根據(jù)這些像素來(lái)計(jì)算哪個(gè)區(qū)域是長(zhǎng)方形，并且符合車(chē)牌的比例。