人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，計算機及相關(guān)技術(shù)發(fā)達的一些國家開始探討用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)解決車牌自動識別問題，例如1994年M.M.M.FANHY等就成功地運用了BAM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對車牌上的字符進行自動識別，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)，每一個字符模板對應(yīng)著個BAM矩陣，通過與車牌上的字符比較，識別出正確的車牌號碼。

此外，車牌辨識系統(tǒng)能否發(fā)揮大效用，除了軟件技術(shù)之外，與攝影機及現(xiàn)場施工能力，也有很大的關(guān)系。使用者可要求廠商至現(xiàn)場勘查后，提出建置規(guī)劃方案，先評估應(yīng)該架設(shè)的地點、攝影機架設(shè)角度、是否需要架設(shè)輔助光源等，再提出報價，藉由這些動作，除了得以事先評估業(yè)者的能力，用戶本身也可以達到產(chǎn)品學習及教育訓練，日后管理時，會更清楚知道該產(chǎn)品的使用限制及相關(guān)因應(yīng)措施。

停車場車輛牌照識別系統(tǒng)的工作原理如下：1.系統(tǒng)通過視頻采集接口采集攝像頭攝入包含車牌的視頻圖像；2.再對動態(tài)采集到的圖像進行處理以克服圖像干擾，改善識別效果；3.接著在動態(tài)采集到的圖像中自動找到車牌的位置也就是邊緣檢測，并分割出單個字符的矩形區(qū)域；4.對車牌進行二值化,后把規(guī)整好的字符輸入字符識別系統(tǒng)進行識別。

在講述車牌識別過程之前，筆者要先說一下高速路口的ETC是一套依賴RFID技術(shù)的電子識別裝置。這種識別技術(shù)，是通過射頻技術(shù)，去識別貼在汽車前擋風或者其他便于RFID讀寫端識別的位置上的電子標簽來識別和收費的。因此ETC和車牌識別系統(tǒng)是兩套系統(tǒng)，因為車牌識別系統(tǒng)不承擔充值和消費功能，因此ETC就應(yīng)運而生。

攝像頭不停地拍照，交給系統(tǒng)去判斷。原理很簡單，因為沒有車輛時，拍的照片是固定的。撐死了也就白天一幅圖、晚上一幅圖、下雨一幅圖、陰天一幅圖等。有了基礎(chǔ)的圖，就可以區(qū)分有車輛進入地圖了。有人說這樣的容錯率也太低了，很容易出錯。是的，這的確容易出錯，所以軟件端做了進一步的技術(shù)深入：車輛輪廓識別。車輛輪廓識別與車牌識別的輪廓識別原理是一樣的，可以參考下面車牌輪廓識別部分。

圖形檢索，定位車牌圖片處理到這一步，來了——車牌檢索。動腦筋的朋友可能已經(jīng)意識到了，車牌是規(guī)則的長方形，我們只要找二值化后圖片里的長方形就好了。問題來了，你找長方形，問題是有些車輛的撒熱窗就是長方形。愛動腦筋的小伙伴已經(jīng)注意到了，車牌的長寬比與車身其他位置的形狀長寬比不同。掌握了上面的基本常識，那么我們距離找到車牌就更近了。計算機掃描整個二值化的圖片，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。然后根據(jù)這些像素來計算哪個區(qū)域是長方形，并且符合車牌的比例。