人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，計(jì)算機(jī)及相關(guān)技術(shù)發(fā)達(dá)的一些國家開始探討用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)解決車牌自動(dòng)識(shí)別問題，例如1994年M.M.M.FANHY等就成功地運(yùn)用了BAM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對(duì)車牌上的字符進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別，BAM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由相同神經(jīng)元構(gòu)成的雙向聯(lián)想式單層網(wǎng)絡(luò)，每一個(gè)字符模板對(duì)應(yīng)著個(gè)BAM矩陣，通過與車牌上的字符比較，識(shí)別出正確的車牌號(hào)碼。

傳統(tǒng)模式識(shí)別技術(shù)。傳統(tǒng)模式識(shí)別技術(shù)指結(jié)構(gòu)特征法，統(tǒng)計(jì)特征法等。90年代，由于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的發(fā)展，開始出現(xiàn)汽車牌照識(shí)別的系統(tǒng)化研究。1990年AS.Johnson等運(yùn)用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)和圖像處理技術(shù)實(shí)現(xiàn)了車輛牌照的自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)。該系統(tǒng)分為圖像分割、特征提取和模板構(gòu)造、字符識(shí)別等三個(gè)部分。利用不同閩值對(duì)應(yīng)的直方圖不同，經(jīng)過大量統(tǒng)計(jì)實(shí)驗(yàn)確定出車牌位置的圖像直方圖的閩值范圍，從而根據(jù)特定閩值對(duì)應(yīng)的直方圖分割出車牌，再利用預(yù)先設(shè)置的標(biāo)準(zhǔn)字符模板進(jìn)行模式匹配識(shí)別出字符。

幾乎每家都宣稱擁有高辨識(shí)率，但為了避免事后因?yàn)殡p方對(duì)產(chǎn)品認(rèn)知有差異，而將運(yùn)作不良的責(zé)任互相推托，用戶在采購車牌辨識(shí)系統(tǒng)時(shí)，不妨要求實(shí)地測(cè)試，而且測(cè)試時(shí)間好超過兩個(gè)禮拜，比較能判斷辨識(shí)結(jié)果是否“言過其實(shí)”。因?yàn)槎嘧兊沫h(huán)境，兩個(gè)禮拜應(yīng)該可以對(duì)于場(chǎng)域可能影響辨識(shí)率的情形，大約掌握了八成，如果只是測(cè)一天、甚至幾個(gè)小時(shí)，是無法了解的。