人工神經(jīng)網(wǎng)絡技術，計算機及相關技術發(fā)達的一些國家開始探討用人工神經(jīng)網(wǎng)絡技術解決車牌自動識別問題，例如1994年M.M.M.FANHY等就成功地運用了BAM神經(jīng)網(wǎng)絡方法對車牌上的字符進行自動識別，BAM神經(jīng)網(wǎng)絡是由相同神經(jīng)元構成的雙向聯(lián)想式單層網(wǎng)絡，每一個字符模板對應著個BAM矩陣，通過與車牌上的字符比較，識別出正確的車牌號碼。

在日常錄入違法號牌信息中發(fā)現(xiàn)車輛號牌信息與系統(tǒng)顯示的車牌信息不符時，民警通過核查車輛信息后，把有違反交通法規(guī)的車輛信息錄入指揮中心的黑名單報警系統(tǒng)。此車在轄區(qū)內(nèi)行駛時，號牌會被系統(tǒng)自動識別報警。

車牌識別系統(tǒng)還具有通過視頻圖像判斷是否有車的功能稱之為視頻車輛檢測。一個完整的車牌識別系統(tǒng)應包括車輛檢測、圖像采集、車牌識別等幾部分。當車輛檢測部分檢測到車輛到達時觸發(fā)圖像采集單元，采集當前的視頻圖像。車牌識別單元對圖像進行處理，定位出牌照位置，再將牌照中的字符分割出來進行識別，然后組成牌照號碼輸出。

在講述車牌識別過程之前，筆者要先說一下高速路口的ETC是一套依賴RFID技術的電子識別裝置。這種識別技術，是通過射頻技術，去識別貼在汽車前擋風或者其他便于RFID讀寫端識別的位置上的電子標簽來識別和收費的。因此ETC和車牌識別系統(tǒng)是兩套系統(tǒng)，因為車牌識別系統(tǒng)不承擔充值和消費功能，因此ETC就應運而生。

圖形檢索，定位車牌圖片處理到這一步，來了——車牌檢索。動腦筋的朋友可能已經(jīng)意識到了，車牌是規(guī)則的長方形，我們只要找二值化后圖片里的長方形就好了。問題來了，你找長方形，問題是有些車輛的撒熱窗就是長方形。愛動腦筋的小伙伴已經(jīng)注意到了，車牌的長寬比與車身其他位置的形狀長寬比不同。掌握了上面的基本常識，那么我們距離找到車牌就更近了。計算機掃描整個二值化的圖片，由左到右，由上到下，把顏色從黑到白或者由白到黑的像素全部記錄下來。然后根據(jù)這些像素來計算哪個區(qū)域是長方形，并且符合車牌的比例。

車牌字符切割在上一步中，我們成功找到了車牌，并把它從原圖（不是二值化的圖）截取出來了。對截取的車牌圖片進行上一步的灰度化、二值化、降噪處理，尤其是邊緣降噪。如果降噪后，干擾的噪聲還是比較大，可以采取腐蝕、膨脹算法來模糊噪聲。如果降噪后的車牌圖片有傾斜現(xiàn)象，就需要對圖片做錯切變換（就是傾斜角度調(diào)整）。我們知道，有些車牌是上下結構的，這很容易通過對二值化的圖片做像素掃描來檢測上下兩部分是否中間不粘連，如果不粘連，那就是上下結構車牌。如果不是上下結構，那就是單行結構的新車牌。