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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網絡算法。基于模板匹配算法將分割后的字符二值化,并將其尺寸大小縮放為字符數據庫中模板的大小，然后與所有的模板進行匹配，后選佳匹配作為結果。基于人工神經元網絡的算法有兩種：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網絡分配器；另一種方法是直接把待處理圖像輸入網絡，由網絡自動實現特征提取直至識別出結果。
當車輛接近出入口的時候，車輛檢測器會自動感應到車輛的到來，然后觸發車牌識別一體機進行圖像抓拍，然后將抓拍的圖像發送到數據處理服務器，安裝在數據服務器上的車牌識別軟件對圖像進行處理，定位出牌照位置，再將車牌中的字符分割出來進行識別，然后組成車牌號碼保存下來，圖像和車牌號碼均保存在數據處理服務器上。
采用計算機視覺技術識別車牌的流程通常都包括車輛圖像采集，車牌定位，字符分割，光學字符識別，輸出識別結果5個步驟。車輛圖像的采集方式決定了車牌識別的技術路線。目前國際ITS通行的兩條主流技術路線是自然光和紅外光圖像采集識別。自然光和紅外光不會對人體產生不良的心理影響，也不會對環境產生新的電子污染，屬于綠色環保技術。
將的牌照信息輸入系統，系統自動地識讀經過車輛的牌照并查詢內部數據庫。對于需要自動放行的車輛系統驅動電子門或欄桿機讓其通過，對于其它車輛系統會給出警示，由值勤人員處理。可用于特殊單位（如軍事管理區、保密單位、保護單位等）、路橋收費卡口、住宅區等。
在高速路的各個出入口安裝車牌識別設備，車輛駛入時識別車輛牌照將入口資料存入收費系統，車輛到達出口時再次識別其牌照并根據牌照信息調用入口資料，結合出入口資料實現收費管理。這種應用可以實現自動計費并可防止作弊，避免了應收款的流失。
車牌管理系統還有車位引導的功能，車主可以通過引導屏幕，了解停車場車位情況，方便停車。車牌識別系統采用現代管理方法，對車輛和人員科學管理，減少了停車排隊擁堵現象，提高車輛管理的安全性。
