車牌識別一般需要以下的幾個基本步驟：

首先  ：要進行車牌的定位，定位照片中的牌照位置；

第二步：要把牌照中的字符分割出來.

第三部：牌照中的字符識別，把分割好的字符進行一一識別和記取，終組成牌照的號碼。

  在車牌識別過程中，牌照的顏色的識別會根據(jù)據(jù)算法的不同，可能在上述的步驟中分批進行實現(xiàn)，一般車牌識別中會相互的配合和驗證。

  在實際生活中，車牌識別系統(tǒng)的識別率會與牌照的破損程度和拍攝質(zhì)量有一定的關系。拍攝的質(zhì)量會受到各種不同的因素影響，如雨水導致的生銹、污損、油漆人為剝落或修改、字體的褪色、車牌被用物遮擋、等等；在實際拍攝中也會受到環(huán)境的影響，如亮度、拍攝的方式和車輛速度等等因素。這些影響因素很大的程度上降低了車牌的正確識別率，也因為車牌識別系統(tǒng)存在著困難和挑戰(zhàn)，所以為了提高牌照的識別率，除了不斷地完善識別算法系統(tǒng)還要克服各種環(huán)境條件，所以我國在車牌的識別上還要下苦工才能跟上發(fā)達的國家。

車牌識別按照運行環(huán)境可以簡單分為PC端和頭端（嵌入式）。目前國內(nèi)車牌識別系統(tǒng)在PC端已有一些廠家使用深度學習方法，而頭端都還是采用傳統(tǒng)方法。隨著深度學習芯片的研發(fā)，明年應該就會有深度學習方法應用在頭端的產(chǎn)品發(fā)布。由于國內(nèi)外車牌規(guī)則較多，傳統(tǒng)方法局限性比較大，很難通用。

對于特殊場景，比如低照度、變換、低質(zhì)模糊等，車牌識別率仍然有待提升。而無論是傳統(tǒng)方法還是深度學習方法，有些共同的模塊技術仍有提高的空間和研究的價值，比如運動區(qū)域檢測，車牌定位，變換校正，多幀融合輸出等。而對于傳統(tǒng)方法，字符分割和字符識別仍有可提高空間。

車牌識別攝像機工作原理：1、車輛進入：a、車輛駛?cè)胲嚺茢z像機抓拍區(qū)域，觸發(fā)地感線圈。b、車牌識別系統(tǒng)自動抓拍車輛的的圖像并識別出車牌識號，然后通過檢索數(shù)據(jù)庫得出車輛類別。c、通過車牌號數(shù)據(jù)來判斷是否內(nèi)部車輛，做到道閘自動開啟。外來車輛需人工確認。黑名單比對。d、閘機放行，同時記下車輛進入時間。整個過程自動完成，無須工作人員干預。車輛一直處于行駛狀態(tài)，無段暫停。2、車輛離開：a、車輛駛?cè)胲嚺茢z像機抓拍區(qū)域，觸發(fā)地感線圈。b、車牌識別系統(tǒng)自動抓拍車輛的的圖像并識別出車牌識號，然后通過檢索數(shù)據(jù)庫得出車輛類別?！、如果該車屬內(nèi)部車輛情況，閘機自動啟竿放行。電腦調(diào)出該車入場時的抓拍圖像，入場時間等。d、如果車輛被列入黑名單，不管是臨時還是固定車輛，閘機不會打開，同時系統(tǒng)都會發(fā)出報警信號，通知工作人員注意?！、車輛越過進出口，駛?cè)腚x開停車場，系統(tǒng)記下車輛離開時間。