字符識別方法目前主要有基于模板匹配算法和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法?；谀０迤ヅ渌惴▽⒎指詈蟮淖址祷?并將其尺寸大小縮放為字符數(shù)據(jù)庫中模板的大小，然后與所有的模板進行匹配，后選佳匹配作為結(jié)果?；谌斯ど窠?jīng)元網(wǎng)絡的算法有兩種：一種是先對待識別字符進行特征提取，然后用所獲得特征來訓練神經(jīng)網(wǎng)絡分配器；另一種方法是直接把待處理圖像輸入網(wǎng)絡，由網(wǎng)絡自動實現(xiàn)特征提取直至識別出結(jié)果。

實際應用中，牌照識別系統(tǒng)的識別率與牌照質(zhì)量和拍攝質(zhì)量密切相關(guān)。牌照質(zhì)量會受到各種因素的影響，如生銹、污損、油漆剝落、字體褪色、牌照被遮擋、牌照傾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等等；實際拍攝過程也會受到環(huán)境亮度、拍攝亮度、車輛速度等等因素的影響。這些影響因素不同程度上降低了牌照識別的識別率，也正是牌照識別系統(tǒng)的困難和挑戰(zhàn)所在。為了提高識別率，除了不斷的完善識別算法，還應該想辦法克服各種光照條件，使采集到的圖像利于識別。

自然光路線是指白天利用自然光線，夜間采用輔助照明光源，用彩色攝像機采集車輛真彩色圖像，用彩色圖像分析處理方法識別車牌。自然光真彩色識別技術(shù)路線，與人眼感光習慣一致，并且，真彩色圖像能夠反映車輛及其周圍環(huán)境真實的圖像信息，不僅可以用來識別車牌照，而且可以用來識別車牌照顏色、車流量、車型、車顏色等車輛特征。用一個攝像機采集的圖像，同時實現(xiàn)所有前端基本視頻信息采集、識別和人工輔助圖像取證判別，可以前瞻性的為未來的智能交通系統(tǒng)工程預留接口。

紅外光路線是指利用車牌反光和紅外光的光學特性，用紅外攝像機采集車輛灰度圖像，由于紅外特性，車輛圖像上幾乎只能看見車牌，然后用黑白圖像處理方法識別車牌。950nm的紅外照明裝置可抓拍到很好的反光車牌照圖像。因紅外光是不可見光，它不會對駕駛員產(chǎn)生視覺影響。另外，紅外照明裝置提供的是不變的光，所抓拍的圖像都是一樣的，不論是在一天中明亮的時候，還是在一天中暗的時候。的例外是在白天，有時會看到一些牌照周圍的細節(jié)，這是因為晴朗天氣時太陽光的外光波的影響。采用紅外燈的缺點就是所捕獲的車牌照圖像不是彩色的，不能獲取整車圖像，并且嚴重依賴車牌反光材料。

車牌識別技術(shù)結(jié)合測速設備可以用于車輛超速違章處罰，一般用于高速公路。具體應用是：在路上設置測速監(jiān)測點，抓拍超速的車輛并識別車牌號碼，將違章車輛的牌照號碼及圖片發(fā)往各出口；在各出口設置處罰點，用車牌識別設備識別通過車輛并將號碼與已經(jīng)收到的超速車輛的號碼比對，一旦號碼相同即啟動警示設備通知執(zhí)法人員處理。與傳統(tǒng)的超速監(jiān)測方式相比，這種應用可以節(jié)省警力，降低執(zhí)法人員的工作強度，而且安全、、隱蔽，司機需時刻提醒自己不能超速，地減少了因超速引發(fā)的事故。

將車牌識別設備安裝于出入口，記錄車輛的牌照號碼、出入時間，并與自動門、欄桿機的控制設備結(jié)合，實現(xiàn)車輛的自動管理。應用于停車場可以實現(xiàn)自動計時收費，也可以自動計算可用車位數(shù)量并給出提示，實現(xiàn)停車收費自動管理節(jié)省人力、提率。應用于智能小區(qū)可以自動判別駛?cè)胲囕v是否屬于本小區(qū)，對非內(nèi)部車輛實現(xiàn)自動計時收費。在一些單位這種應用還可以同車輛調(diào)度系統(tǒng)相結(jié)合，自動地、客觀地記錄本單位車輛的出車情況。