在自然環(huán)境中，汽車圖像背景復(fù)雜，光照不均勻。如何準(zhǔn)確地確定自然背景中的車牌區(qū)域是整個(gè)識(shí)別過程的關(guān)鍵。首先對(duì)采集的視頻圖像進(jìn)行大范圍搜索，找到一些符合車牌特征的區(qū)域作為候選區(qū)域。然后，對(duì)這些候選區(qū)域進(jìn)行進(jìn)一步的分析和判斷。在選擇合適區(qū)域作為車牌區(qū)域，并從圖像中分離出來。

　　車牌識(shí)別系統(tǒng)主要包括模板匹配算法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。基于模板匹配算法，首先對(duì)分割后的字符進(jìn)行二值化，并縮放到字符數(shù)據(jù)庫中模板的大小。然后，將它們與所有模板進(jìn)行匹配，并選擇匹配作為結(jié)果。基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法有兩種：一種是先提取字符的特征，然后用獲得的特征訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分配器;另一種方法是直接將圖像輸入網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)會(huì)自動(dòng)提取特征，直到識(shí)別出結(jié)果。

　　車牌區(qū)域定位完成后，將車牌區(qū)域分割成單個(gè)字符，然后進(jìn)行識(shí)別。字符分割一般采用垂直投影法。由于字符的垂直投影，不可避免地要在字符之間或字符內(nèi)部的間隙處接近局部小值，這個(gè)位置要滿足車牌的字符書寫格式、字符、大小限制等一些條件。垂直投影法對(duì)復(fù)雜環(huán)境下的汽車圖像中的字符分割有很好的效果。

　　車牌識(shí)別系統(tǒng)云臺(tái)攝像機(jī)通過抑光遮擋、電子快門調(diào)節(jié)、寬動(dòng)態(tài)功能等方式抓拍車牌。

　　強(qiáng)光遮擋：在低照度彩色相機(jī)的基礎(chǔ)上，通過軟件的功能遮擋圖像較亮的部分。

　　車牌識(shí)別系統(tǒng)作為智能交通領(lǐng)域中確定車輛身份的重要手段，車牌識(shí)別技術(shù)在實(shí)現(xiàn)交通的智能化管理中發(fā)揮了巨大的作用，并滲透到各項(xiàng)工作中。

　　未來，隨著我國城市化的發(fā)展，交通壓力將更加嚴(yán)峻，因此智能交通管理將是未來交通發(fā)展的大方向。作為智能交通管理系統(tǒng)的重要核心，車牌識(shí)別系統(tǒng)將得到進(jìn)一步的支持和發(fā)展。專家預(yù)測(cè)，未來車牌識(shí)別技術(shù)將得到廣泛應(yīng)用，屆時(shí)車牌識(shí)別系統(tǒng)行業(yè)也將面臨大洗牌。只有擁有自主核心技術(shù)、產(chǎn)品質(zhì)量達(dá)標(biāo)的公司才能過關(guān)，這是車牌識(shí)別技術(shù)走向快速發(fā)展階段的必由之路。