一、识别流程

        自动车牌识别是一种利用车辆动态视频或静止图像自动识别车牌号和车牌颜色的模式识别技术。硬件基础一般包括触发装置、摄像头、照明装置、图像采集装置、车牌识别处理器等。软件核心包括车牌识别算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法。一些车牌识别系统还具有通过视频图像判断是否有车的功能，称为视频车辆检测。完整的车牌识别系统应包括车辆检测、图像采集和车牌识别。当车辆检测部分检测到车辆到达时，触发图像捕获单元获取当前视频图像。车牌识别单元对图像进行处理，定位车牌位置，对车牌中的字符进行分割识别，然后合成车牌号的输出。

二、车辆检测

        车辆检测可采用埋置线圈检测、红外检测、雷达检测、视频检测技术等方法。视频检测可以避免道路损坏，不需要额外的外部测试设备，不需要纠正触发位置，节省成本，更适合移动和便携式应用。

三、车牌识别

        视频车辆检测系统需要高速的处理速度和优秀的算法来实现图像采集和处理，而不会失帧。如果处理速度慢，帧会丢失，系统无法检测到快速移动的车辆，很难保证识别过程从有利于识别的位置开始，影响系统的识别率。因此，将视频车辆检测与自动车牌识别结合起来在技术上是困难的。

四、车牌号识别

为了识别牌照，需要以下基本步骤：

1.定位车牌，将车牌定位在图中;

2.划分车牌字符，以划分车牌中的字符;

3.车牌字符识别，识别分段字符，最终形成车牌号。

        在车牌识别过程中，车牌颜色的识别基于不同的算法，可以通过上述不同的步骤来实现。通常，车牌识别和车牌号识别是相互兼容和相互验证的。

        在实际应用中，车牌识别系统的识别率也与车牌质量和摄影质量密切相关。车牌质量会受到各种因素的影响，如生锈、污迹、油漆剥落、字体褪色、车牌堵塞、车牌倾斜、反光、多个车牌、假车牌等。实际拍摄过程也会受到环境因素的影响。客户端亮度、拍摄模式和速度。这些因素在不同程度上降低了车牌识别的识别率，也是车牌识别系统的难点和挑战。为了提高识别率，除了不断改进识别算法外，还应找到克服各种光照条件的方法，使采集到的图像最有利于识别。