為了進行牌照識別，需要以下幾個基本的步驟：

　　· 牌照定位，定位圖片中的牌照位置；

　　· 牌照字符分割，把牌照中的字符分割出來；

　　· 牌照字符識別，把分割好的字符進行識別，終組成牌照號碼。

　　牌照識別過程中，牌照顏色的識別依據算法不同，可能在上述不同步驟實現，通常與牌照識別互相配合、互相驗證。

自然環境下，汽車圖像背景復雜、光照不均勻，如何在自然背景中準確地確定牌照區域是整個識別過程的關鍵。對采集到的視頻圖像進行大范圍相關搜索，找到符合汽車牌照特征的若干區域作為候選區，然后對這些侯選區域做進一步分析、評判，后選定一個佳的區域作為牌照區域，并將其從圖象中分割出來。

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?；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。

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工程預留接口。

一個車牌識別系統的后臺管理體系，決定了這個車牌識別系統是否好用。清楚地認識到重要的一點是識別率達到是不可能的，因為車牌照污損、模糊、遮擋，或者天氣也許很糟（下雪﹑冰雹﹑大霧等等）。后臺管理體系的功能應該包括：

1、識別結果和車輛圖像數據的可靠存儲，當多功能的系統操作使得網絡出差錯時能保護圖像數據不會丟失，同時便于事后人工排查；

2、有效的自動比對和查詢技術，被識別的車牌照號碼要同數據庫中成千上萬的車牌號碼自動比對和提示報警，如果車牌照號碼沒有被正確讀取時就要采用模糊查詢技術才能得出相對“佳”的比對結果；

3、一個好的車牌識別系統對于聯網運行，還需要提供實時通信、網絡安全、遠程維護、動態數據交互、數據庫自動更新、硬件參數設置、系統故障診斷。

車牌識別是停車場用于識別車輛信息的管理系統之一，該技術能夠提取出行駛中的車輛的牌照并進行識別，目前的技術水平車牌識別率可達到99.7%，車牌識別技術可以的識別出車輛車牌號，與傳統的人工作業相比，無論是臨時車、內部車輛、訪客車甚至是未經許可的車輛，車牌識別系統都可以對其進行圖像信息的捕獲，并上傳至數據庫存儲。