的識(shí)別是基于圖像分割和圖像識(shí)別理論，對(duì)含有車輛號(hào)牌的圖像進(jìn)行分析處理，從而確定牌照在圖像中的位置，并進(jìn)一步提取和識(shí)別出文本字符。整個(gè)車牌識(shí)別算法包括兩個(gè)部分：車牌定位和車牌字符識(shí)別，后者還可繼續(xù)細(xì)分為車牌字符的分割、融合以及字符識(shí)別。車牌字符識(shí)別部分主要是通過設(shè)計(jì)訓(xùn)練分類器完成。目前車牌識(shí)別率為：字母和數(shù)字的單字識(shí)別率可達(dá)到99.9%，漢字的單字識(shí)別率可達(dá)到99.8%。車牌識(shí)別種類也非常齊全，各種反光、污損都可以識(shí)別。

目前車牌識(shí)別率為：字母和數(shù)字的單字識(shí)別率可達(dá)到99.9%，漢字的單字識(shí)別率可達(dá)到99.8%。車牌識(shí)別種類也非常齊全，各種反光、污損都可以識(shí)別。停車場(chǎng)車牌識(shí)別系統(tǒng)在進(jìn)行車牌辨認(rèn)過程中，車牌顏色的識(shí)別依據(jù)算法不同，可能會(huì)通過不同過程完結(jié)，通常與車牌識(shí)別互相配合、互相驗(yàn)證。車牌識(shí)別系統(tǒng)由軟件和硬件設(shè)備組成。 軟件是控制系統(tǒng)?？刂葡到y(tǒng)是車牌識(shí)別的核心。 該系統(tǒng)具有車牌提取，圖畫處理，特征提取，車牌符號(hào)辨認(rèn)，車牌號(hào)碼辨認(rèn)等功能。

臨時(shí)車按照車牌識(shí)別進(jìn)行時(shí)間計(jì)費(fèi)，無有效期判斷，進(jìn)場(chǎng)識(shí)別車牌后自動(dòng)進(jìn)入，出場(chǎng)識(shí)別車牌后按照進(jìn)出時(shí)間進(jìn)行計(jì)費(fèi)。近年來，車牌識(shí)別在高速公路車輛管理中得到廣泛應(yīng)用，電子收費(fèi)(ETC)系統(tǒng)中，也是結(jié)合DSRC技術(shù)識(shí)別車輛身份的主要手段。車牌識(shí)別的優(yōu)勢(shì)在于可以把卡和車對(duì)應(yīng)起來，使管理提高一個(gè)檔次，卡和車的對(duì)應(yīng)的優(yōu)點(diǎn)在于長租卡須和車配合使用，一卡多車使用的漏洞。

停車場(chǎng)及小區(qū)出入口辦理單靠人工去記來往車輛的車牌號(hào)碼和停靠時(shí)刻是十分困難的，不光會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)誤，還需投入許多人力。一個(gè)小小的車牌識(shí)別設(shè)備裝置在停車場(chǎng)的出入口就能“一勞永逸”地處理許多問題。車牌識(shí)別產(chǎn)品拍照全，除了常見的藍(lán)牌、黃牌、警牌外，還包括了農(nóng)用車牌、新能源車牌（綠牌）、教練車牌、大車牌、還有新出的應(yīng)急車牌。在車牌識(shí)別系統(tǒng)中，通常采用多種識(shí)別模型相結(jié)合的方法來進(jìn)行車牌識(shí)別，構(gòu)建一種層次化的字符識(shí)別流程，可有效地提高字符識(shí)別的正確率。