對圖像預(yù)處置
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　　車牌識別中車牌定位之前普通要對圖像做預(yù)處置，然后再停止車牌的定位、分割、辨認(rèn)等局部。由于得到的車牌圖像可能含有較多噪聲，或圖像比照度不強、車牌被局部遮擋、車牌處呈現(xiàn)污點、變臟、含糊褪色、有其它字符區(qū)域干擾、以及呈現(xiàn)因運動產(chǎn)生的圖像含糊失真等狀況，所以定位算法完成起來有較多艱難。關(guān)于字符分割，則可能存在光照不均、污跡嚴(yán)重、車牌傾斜、比照度小、牌照褪色、牌照字符粘連等不利要素，這樣就需求研發(fā)與之順應(yīng)的算法。如算法能順應(yīng)各種復(fù)雜環(huán)境和有噪聲、車牌遮擋、車牌傾斜等情況的話，那就能夠大大進(jìn)步車牌辨認(rèn)的概率。

車牌識別技術(shù)結(jié)合電子不停車收費系統(tǒng)(ETC)識別車輛，過往車輛通過道口時無須停車，即能夠?qū)崿F(xiàn)車輛身份自動識別、自動收費。在車場管理中，為提高出入口車輛通行效率，車牌識別針對無需收停車費的車輛(如月卡車、內(nèi)部免費通行車輛)，建設(shè)無人值守的快速通道，免取卡、不停車的出入體驗，正改變出入停車場的管理模式。

字符識別
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　　對分割后的字符的灰度圖像進(jìn)行歸一化處理，特征提取，然后經(jīng)過機器學(xué)習(xí)或與字符數(shù)據(jù)庫模板進(jìn)行匹配，后選取匹配度的結(jié)果作為識別結(jié)果。目前比較流行的字符識別算法有：模板匹配法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、支持向量機法和Adaboost分類法等。模板匹配法的優(yōu)點是識別速度快、方法簡單，缺點是對斷裂、污損等情況的處理有一些困難；人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法學(xué)習(xí)能力強、適應(yīng)性強、分類能力強但比較耗時；支持向量機法對于未見過的測試樣本具有更好的識別能力且需要較少的訓(xùn)練樣本；Adaboost分類法能側(cè)重于比較重要的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，識別速度快、實時性較高。我國車牌由漢字、英文字母和阿拉伯?dāng)?shù)字3種字符組成，且具有統(tǒng)一的樣式，這也是識別過程的方便之處。但由于車牌很容易受外在環(huán)境的影響，出現(xiàn)模糊、斷裂、污損字符的情況，如何提高這類字符和易混淆字符的識別率，也是字符識別的難點之一。易混淆字符包括：0與D、0與Q、2與Z、8與B、5與S、6與G、4與A等。

軟件識別：顯而易見詞義能理解出來是通過軟件對車牌號碼進(jìn)行的，通過在電腦上安裝一個配套的車牌識別軟件，對抓拍的圖片進(jìn)行識別處理。其工作方式是通過攝像機連續(xù)抓拍多張照片，選擇其中較為清晰的一張，然后通過電腦軟件進(jìn)行字符處理，實現(xiàn)號牌識別的。
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　　因為每次識別需要抓拍多張圖片，因此軟識別的速度較慢。而且該系統(tǒng)對所抓拍的圖片要求也是*的，極為清晰才能達(dá)到想要的效果。該系統(tǒng)對現(xiàn)場環(huán)境以及調(diào)試質(zhì)量要求*，在諸多環(huán)境不樂觀的場合都不適用，設(shè)備的擺放頗為重要。

高速公路以及收費站
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　　車牌識別系統(tǒng)在高速公路上的應(yīng)用，應(yīng)該可以說是很多司機經(jīng)常見到的一種，車輛在?？恐?，就會自動顯示出車輛所走的公里數(shù)以及需要收費相應(yīng)的金額，在很大程度上提高了收費的效率還有溝通方面的成本。

個人停車車庫
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　　可能有不少人都有了屬于自己的私人車庫，就會有很多的個人的車庫，直接讓車庫門還有車牌識別系統(tǒng)之間進(jìn)行聯(lián)動，只需要將自己的車開到門前，車庫的門就會自動打開，非常的方便有，比較常見的就是用車庫滑升門或者是渦輪硬質(zhì)快速卷簾門來配合車牌識別系統(tǒng)。