今天我们来聊聊[模式识别车牌识别],以下10关于自动识别车牌系统怎么调试的观点希望能帮助到您找到想要的结果。
车牌识别接入监控系统设置方法
本文贡献者：【沙哑情歌】， 疑问关键字：模式识别车牌识别， 下面就让道尔智控小编为你解答，希望本文能找到您要的答案！
贡献者回答安贝驰技术总结，分享如下：1、一体机架设高度：一般标准在1.5m-1.8m;
2、摄像机立柱：装在道闸内侧，离闸杆距离大约50cm处;防止闸杆挡住摄像机抓拍 从而影响识别效果;
布线：网络线、电源线、地感开关量信号线(接车检输出端)。
3、出入口地感位置：一体机长度占据0.5米，根据勾股定律(a2+b2=c2)计算：
1)5mm镜头的摄像机镜头应该与闸杆的水平距离保持在4.3米左右。如果摄像机高度每超出0.5米，应该缩小0.25米左右。
2)4mm镜头的摄像机镜头应该与闸杆的水平距离保持在3.2米左右。如果高度每超出0.5米，应该缩小0.25米左右。
4、减速带位置：装在出入口地感外侧大约1m处，保证跟随车车头不触及地感。为避免车主尾随跟车太近，应竖立一个温馨提示牌，保持在3米以外。
5、补光灯：立柱高度在0.6米，装在地感内侧边50cm-80cm处(保持车牌正面补光)，通过射在地感线圈上可以反射到车牌上，确保车牌识别效果。
6、监控画面(底部倾斜度)：尽量保持车牌宽度与水平平行，最大不超过15度。
由此系统要求，便可引出该系统对现场环境的要求了。另根据其他项目所遇到的问题，具体总结了以下几点：
1、车辆进入图像抓拍区时车辆为正对摄像机效果最佳。
2、安装车牌识别的场所，应有足够直线距离，方便安装调试，该距离可这样算(车辆长度+摄像机最佳识别距离)。
3、避免90°转弯后安装车牌识别系统设备。
4、避免上下坡处安装车牌识别系统设备。
5、避免现场混乱环境安装此系统(行人众多，经常有行人入出车辆通道，容易遮住车牌)。
6、避免下雨时道路积水污水严重的通道(容易遮挡车牌)。
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车牌识别系统能破译吗
本文贡献者：【青春无敌美少女】， 疑问关键字：模式识别车牌识别， 下面就让道尔智控小编为你解答，希望本文能找到您要的答案！
车牌识别系统是 以汽车牌照为特定目标的专用计算机视觉系统，车牌识别系统不光在停车场有应用，在交通领域的作用更是非常的大，可以说是智能交通系统的重要组成部分，是高 科技的公路交通监控管理系统的主要功能模块之一。它可以广泛应用于交通的流量检测，交通控制与诱导，机场、港口、小区的车辆管理，不停车自动收费，闯红灯 等违章车辆监控。
车牌识别系统不光可以用在停车场等场所，还可以装在道路上，还可以识别道路上行驶的被盗车辆，当然这需要警方建立起一个被盗车辆数据库，再把这个数据库连 接到监控系统上来，一旦监控到被盗车辆可以第一时间通知警方，为警方的侦破工作提供帮助，这一系统在车辆安全防盗领域，也具有广阔的应用前景。基于它的作 用，以及现在各种停车场和交通领域存在的各种问题，比如随着城市人口的增加，车辆也必然会增加，那么带来的问题也会随之增加，而这些问题有的仅仅靠人力来 解决是不可能的，所以车牌自动识别系统被越来越普遍的使用，是与社会的发展和人们的生活需求息息相关的。
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为什么研究发展车牌识别系统
本文贡献者：【踮脚吻你i】， 疑问关键字：模式识别车牌识别， 下面就让道尔智控小编为你解答，希望本文能找到您要的答案！
贡献者回答汽车牌照自动识别技术
它是利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。通过对图像的采集和处理，完成车牌自动识别功能，能从一幅图像中自动提取车牌图像，自动分割字符，进而对字符进行识别。其硬件基础一般包括触发设备(监测车辆是否进入视野)、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机(如计算机)等。
自动识别技术分为硬识别和软识别（其实两者是相辅相成的）
“硬件识别”就是通过独立的硬件设备，对所抓拍图片进行一系列的字符处理；目前停车场系统行业中硬件识别也分为两种，即带有单独的车牌识别仪和前端硬件识别两种。前端硬件识别一体式摄像机是将传统单独的车牌识别仪嵌入至摄像机中，实现前端硬件与摄像机一体化，完美实现图像抓拍、视频流传输、字符识别、道闸抬杆等一系列的工作。
“软件识别”可以理解为通过软件对车牌号码进行的，通过在电脑上安装一个配套的车牌识别软件，对抓拍的图片进行识别处理。其工作方式是通过摄像机连续抓拍多张照片，选择其中较为清晰的一张，然后通过电脑软件进行字符处理，实现车牌识别的。因为每次识别需要抓拍多张照片，因此软识别的较慢。而且软识别系统对所抓拍的图片要求也是极高的，必须极为清晰才能达到想要的效果。该系统对现场环境以及调试质量要求极高，在诸多环境不佳的场合都不适用，并且识别设备的摆放也是非常重要的。
软硬识别的对比：
1、分析识别模式
硬识别系统：采用视频流分析识别，对监控范围内的视频流进行全天候实时分析；
软识别系统：图片分析识别，对到达指定范围内的车辆进行拍照，再对照片进行分析；当车辆位置不佳时，识别易出错。
2、智能算法模型
硬识别系统：采用智能模糊点阵识别算法，准确率更高，识别率大于99.70％。很少需要人工干预。
软识别系统：OCR/字型拓扑结构识别算法，会频繁出现误识别情况，准确率低于90％。需要人工不断输入纠正后的号牌。
3、可靠性及稳定性：
硬识别系统：专用识别器采用TI 公司的高速DSP，双CPU控制，确保系统可靠性和稳定性。
软识别系统：软件识别，容易频繁出现死机等情况，需经常重新启动电脑，造成间断性系统瘫痪。
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智能车牌识别有哪些系统
本文贡献者：【南音】， 疑问关键字：模式识别车牌识别， 下面就让道尔智控小编为你解答，希望本文能找到您要的答案！
贡献者回答所谓自动车牌识别系统是：当车辆进出小区或者商场时候，能够自动识别车牌，车辆可以自动放行的系统，叫自动车牌识别系统。
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车牌识别app
本文贡献者：【莳間冲淡了誓言ζ】， 疑问关键字：模式识别车牌识别， 下面就让道尔智控小编为你解答，希望本文能找到您要的答案！
贡献者回答汽车牌照自动识别技术是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。通过对图像的采集和处理，完成车牌自动识别功能，能从一幅图像中自动提取车牌图像，自动分割字符，进而对字符进行识别.其硬件基础一般包括触发设备(监测车辆是否进入视野)、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机(如计算机)等，其软件核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。某些牌照识别系统还具有通过视频图像判断车辆驶入视野的功能称之为视频车辆检测。
一、车牌识别技术流程剖解
车牌识别作为交通监控的核心技术，应用在多项子系统中，如闯红灯监测系统、超速监测系统、逆行监测系统、禁行监测系统、公交车道监测系统、非机动车道行车监测系统、压双黄线监测系统、紧急停车带行车监测系统、移动式车辆稽查系统等等。智能化多媒体网络车牌识别系统广泛应用在过往车辆自动登记、验证，公路收费，车辆安全核查，小区、停车场管理等方面。
系统采用视频实时触发方式进行检测抓拍，能够自动侦测、准确识别及验证行驶或停泊中车辆的整车车牌号码。可对已抓拍图像与数据库资料及时进行比对，当发现应拦截车辆时，系统能在本地机和中心机上及时报警。系统采用先进的模糊图像处理技术，通过程序能很好的实现对于车牌的整体倾斜、车牌的文字倾斜、车牌的污损和模糊等的处理，将人眼都很难辨别的车牌号识别出来。
优位停车车牌识别的流程可分为车牌定位、车牌预处理、字符分割和字符识别四个步骤。
二、系统实现功能和技术特点
准确识别不同地区及各种类型的车牌号码。
采用图像自动触发方式，不需要其他外在触发机制。
自动完成车辆记数，车流量统计。
对已抓拍图像能与数据库资料及时进行比对，当发现应拦截车辆时，在本地机和中心机上及时。
内置的数据库管理软件能存储、搜索及整理车辆资料，能自动备份数据并完成统计报告。
在网络的环境下实现各地的数据同步，可实时监控前端系统的运行状况。
对运动在180公里/小时以下的汽车车牌进行自动识别。
在良好光照条件下，车牌识别率不低于96%，在阴雨天、夜间人工光照条件下，车牌识别率不低于90%。系统能够识别的车牌类型包括：普通民用汽车车牌、军用汽车车牌(含武警车牌)、警用汽车车牌系统能够识别车辆类型，绘制出车辆的三维图像。
抓拍图像的时间小于0.03秒，识别图像的时间小于0.2秒。
系统适应全天候条件下工作。
三、停车场车牌识别应用
一个完整的牌照识别系统应包括车辆检测、图像采集、牌照识别等几部分。当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元，采集当前的视频图像。牌照识别单元对图像进行处理，定位出牌照位置，再将牌照中的字符分割出来进行识别，然后组成牌照号码输出。
（一）车辆检测
车辆检测可以采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测、视频检测等多种方式。采用视频检测可以避免破坏路面、不必附加外部检测设备、不需矫正触发位置、节省开支，而且更适合移动式、便携式应用的要求。
具备视频车辆检测功能的牌照识别系统，首先对视频信号中的一帧(场)的信号进行图像采集，数字化，得到对应的数字图像；然后对其进行分析，判断其中是否有车辆；若认为有车辆通行，则进入到下一步进行牌照识别；否则继续采集视频信号，进行处理。
系统进行视频车辆检测，需要具备很高的处理并采用优秀的算法，在基本不丢帧的情况下实现图像采集、处理。若处理慢，则导致丢帧，使系统无法正确检测到行驶较快的车辆，同时也难以保证在有利于识别的位置开始识别处理，影响系统识别率。因此，将视频车辆检测与牌照自动识别相结合具备一定的技术难度。
（二）牌照号码、颜色识别
为了进行牌照识别，需要以下几个基本的步骤：
牌照定位，定位图片中的牌照位置；
牌照字符分割，把牌照中的字符分割出来；
牌照字符识别，把分割好的字符进行识别，最终组成牌照号码。
牌照识别过程中，牌照颜色的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常与牌照识别互相配合、互相验证。
1、牌照定位
自然环境下，汽车图像背景复杂、光照不均匀，如何在自然背景中准确地确定牌照区域是整个识别过程的关键。首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索，找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，最后选定一个最佳的区域作为牌照区域，并将其从图象中分割出来。
2、牌照字符分割
完成牌照区域的定位后，再将牌照区域分割成单个字符，然后进行识别。字符分割一般采用垂直投影法。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符间或字符内的间隙处取得局部最小值的附近，并且这个位置应满足牌照的字符书写格式、字符、尺寸限制和一些其他条件。利用垂直投影法对复杂环境下的汽车图像中的字符分割有较好的效果。
3、牌照字符识别
字符识别方法目前主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。基于模板匹配算法首先将分割后的字符二值化，并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小，然后与所有的模板进行匹配，最后选最佳匹配作为结果。基于人工神经元网络的算法有两种：一种是先对待识别字符进行特征提取，然后用所获得特征来训练神经网络分配器；另一种方法是直接把待处理图像输入网络，由网络自动实现特征提取直至识别出结果。
实际应用中，牌照识别系统的识别率与牌照质量和拍摄质量密切相关。牌照质量会受到各种因素的影响，如生锈、污损、油漆剥落、字体褪色、牌照被遮挡、牌照倾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等等；实际拍摄过程也会受到环境亮度、拍摄亮度、车辆等等因素的影响。这些影响因素不同程度上降低了牌照识别的识别率，也正是牌照识别系统的困难和挑战所在。为了提高识别率，除了不断的完善识别算法，还应该想办法克服各种光照条件，使采集到的图像最利于识别。
车牌识别厂家哪家好？武汉车牌识别哪家好？首选优位停车，为用户提供2017停车系统设计方案效果图,整体报价。包括车牌识别停车场效果图、车牌识别设备,安装线材,车牌识别问题解答。武汉海量案例，政府单位，事业单位，工业物流园，小区，商场，医院，学校都广泛采用优位停车车牌识别系统。
以上就是道尔智控小编解答(莳間冲淡了誓言ζ)贡献关于“车牌识别app”的答案，接下来继续为你详解用户（Οo锋芒毕露оΟ）解答“吉林停车场车牌识别一体机哪家好”的一些相关解答，希望能解决你的问题！
吉林停车场车牌识别一体机哪家好
本文贡献者：【Οo锋芒毕露оΟ】， 疑问关键字：模式识别车牌识别， 下面就让道尔智控小编为你解答，希望本文能找到您要的答案！
贡献者回答1、道闸和一体机的安装位置
道闸和一体机的安装位置相当关键，因为这涉及到用户使用是否方便的问题。一般来说道闸跟一体机之间的距离不能少于0.5米，摄像机安装在道闸主机前靠近车道的一侧安全岛为佳，以摄像机不伸出安全岛和紧靠道闸主机但不影响道闸使用为原则。同时避免杆子在起降的过程中挡住摄像机镜头。
车道的宽度也是道闸和一体机安装的一个考虑因素，车道的宽度不能太宽，过宽会影响车辆出入的识别，建议宽度为3.5米以下。
2、监控摄像机的安装高度和安全岛尺寸
监控摄像机的视角范围要涵盖车辆车牌的位置，安装高度一般为0.5-1.5米。识别距离最佳3~4米，安全岛尺寸5.5米。
3、岗亭的安装位置
停车场岗亭起到收费和管理的作用，一般安装在出口位置。岗亭属于是一个小的办公室，里面一般安排值班人员并配置有管理电脑，所以对面积有一定的要求，一般是不要小于4平方米。
4、管理电脑的安装位置
车牌识别停车场系统管理总电脑一般是放置在岗亭或者其他管理处。对其安装位置的要求是：电脑和设备的距离不要超过70米，超过70米建议使用单模四芯的光钎进行连接，连接设备的网线需是超五类网线。
5、管理电脑的配置要求
CPU：酷睿I3双核
内存：2G
显卡：独立显卡1G显存
网络：百M
硬盘：300G
系统：Windowsxp Windows7 32位操作系统等
数据库：WinXPWin732位---SQL2000SQL2005SQL2008
Win764位及---SQL2005SQL2008
广州安捷智能科技有限公司总部位于广东省广州市，是国内外大型的智能停车场进出口设备生产企业之一。拥有营销团队、设计团队、全国各地线下服务团队。可提供产品设计、安装、售后一站式解决方案。网页链接
以上就是道尔智控小编解答(Οo锋芒毕露оΟ)解答关于“吉林停车场车牌识别一体机哪家好”的答案，接下来继续为你详解用户（静寂晨喵）回答“停车场车辆识别系统注意事项”的一些相关解答，希望能解决你的问题！
停车场车辆识别系统注意事项
本文贡献者：【静寂晨喵】， 疑问关键字：模式识别车牌识别， 下面就让道尔智控小编为你解答，希望本文能找到您要的答案！
贡献者回答当车辆进入社区时，自动车牌识别算法将自动捕获车辆照片并识别车牌号。记录车牌号，颜色，车牌等特征数据和入场时间信息，使车辆可以顺利进出停车场，也可以为用户提供新型便捷的服务方式。
车牌识别系统使用自动车牌识别算法、或视频流的地面感应触发器来捕获车辆并识别车牌。
在现代停车场管理中，它涉及管理的许多方面。其中，车辆管理是重要方面之一。特别是一些特殊停车场、政府机构、社区等地，它们需要实时对各种车辆进行严格的管理，需要严格监控其出入时间，并对其内部和外部移动电话登记并识别所有类型的车辆。
以上就是道尔智控小编解答(静寂晨喵)分析关于“停车场车辆识别系统注意事项”的答案，接下来继续为你详解用户（我的温柔喂过狗）解答“车牌识别系统应用停车场，我想问一下车牌识别的触发方式是什么？”的一些相关解答，希望能解决你的问题！
车牌识别系统应用停车场，我想问一下车牌识别的触发方式是什么？
本文贡献者：【我的温柔喂过狗】， 疑问关键字：模式识别车牌识别， 下面就让道尔智控小编为你解答，希望本文能找到您要的答案！
贡献者回答车牌识别系统有两种触发方式，一种是外设触发，另一种是视频触发。
外设触发工作方式是指采用线圈、红外或其他检测器检测车辆通过信号，车牌识别系统接受到车辆触发信号后，采集车辆图像，自动识别车牌，以及进行后续处理。该方法的优点是触发率高，性能稳定；缺点是需要切割地面铺设线圈，施工量大。
视频触发方式是指车牌识别系统采用动态运动目标序列图像分析处理技术，实时检测车道上车辆移动状况，发现车辆通过时捕捉车辆图像，识别车牌照，并进行后续处理。视频触发方式不需借助线圈、红外或其他硬件车辆检测器。该方法的优点是施工方便，不需要切割地面铺设线圈，也不需要安装车检器等零部件，但其缺点也十分显著，由于算法的极限，该方案的触发率与识别率较之外设触发都要低很多。
1)间接法:指通过识别安装在汽车上的IC卡或条形码中所存储的车牌的信息来识别车牌及相关信息。IC卡技术识别准确度高，运行可靠，可以全天候作业，但它整套装置价格昂贵，硬件设备十分复杂，不适用于异地作业;条形码技术具有识别快、准确度高、可靠性强以及成本较低等优点，但是对于扫描器要求很高。此外，二者都需要制定出全国统一的标准，并且无法核对车、条形码是否相符，也是技术上存在的缺点，这给在短时间内推广造成困难。
2)直接法:基于图像的车牌识别技术属于直接法，是一种无源型汽车牌照智能识别方法，能够在无任何专用发送车牌信号的车载发射设备情况下，对运动状态车辆或静止状态车辆的车牌号码进行非接触性信息采集并实时智能识别。与间接法识别系统相比，首先，这种系统节省了设备安置及大量资金，从而提高了经济效益;其次，由于采用了先进的计算机应用技术，所以可提高识别，较好地解决实时性问题;再次，它是根据图像进行识别，所以通过人的参与可以解决系统中的识别错误，而其他方法是难以与人交互的。
直接法一般有图像处理技术，传统模式识别技术及人工神经网络技术。
1)图像处理技术:运用图像处理技术解决汽车牌照识别的研究最早始于80年代，但国内外均只是就车牌识别中的某一个具体问题进行讨论，并且通常仅采用简单的图像处理技术来解决，并没有形成完整的系统体系，识别过程是使用工业电视摄像机拍下汽车的工前方图像，然后交给计算机进行简单的处理，并且最终仍需要人工干预，例如车辆牌照中省份汉字的识别问题，1985年有人利用常见的图像处理技木方法提出汉字识别的分类是在抽取汉字特征的基础上进行的，根据汉字的投影直方图选取浮动闭值，抽取汉字在竖直方向的峰值，利用树形查表法进行汉字的粗分类;然后根据汉字在水平方向的投影直方图，选取适当闭值，进行量化处理后，形成一个变长链码，再用动态规划法，求出与标准模式链码的最小距离，实现细分米完成汉字省名的自动识别。
2)传统模式识别技术。传统模式识别技术指结构特征法，统计特征法等。90年代，由于计算机视觉技术的发展，开始出现汽车牌照识别的系统化研究。1990年AS.Johnson等运用计算机视觉技术和图像处理技术实现了车辆牌照的自动识别系统。该系统分为图像分割、特征提取和模板构造、字符识别等三个部分。利用不同闽值对应的直方图不同，经过大量统计实验确定出车牌位置的图像直方图的闽值范围，从而根据特定闽值对应的直方图分割出车牌，再利用预先设置的标准字符模板进行模式匹配识别出字符。
3)人工神经网络技术。近几年来，计算机及相关技术发达的一些国家开始探讨用人工神经网络技术解决车牌自动识别问题，例如1994年M.M.M.FANHY等就成功地运用了BAM神经网络方法对车牌上的字符进行自动识别，BAM神经网络是由相同神经元构成的双向联想式单层网络，每一个字符模板对应着唯一个BAM矩阵，通过与车牌上的字符比较，识别出正确的车牌号码。
这种采用BAM神经网络方法的缺点是无映解决识别系统存储容量和处理相矛盾的问题。
以上就是道尔智控小编解答贡献者：（我的温柔喂过狗）分析的关于“车牌识别系统应用停车场，我想问一下车牌识别的触发方式是什么？”的问题了，不知是否已经解决你的问题？如果没有，下一篇内容可能是你想要的答案，现在接着继续解疑下文用户【凡华】分析的“车牌识别系统识别率”的一些相关问题做出分析与解答，如果能找到你的答案，可以关注本站。
车牌识别系统识别率
本文贡献者：【凡华】， 疑问关键字：模式识别车牌识别， 下面就让道尔智控小编为你解答，希望本文能找到您要的答案！
贡献者回答车牌识别系统识别率低的影响因素及解决方法：
1.受车辆行驶影响
车牌识别的相机会从连续播放的图片里选出其中的一张作为输出画面，然后在其中选取不同的帧数作为识别图片，从而达到视频识别的效果，所以这样就会出现当车速过快时，容易掉帧，识别不出来的情况，这种情况下大部分车牌识别系统厂家是通过添加一个减速带来解决。
2.车牌识别系统算法的精准度
想提高车牌的识别率，对于车牌识别系统的算法精准度要求会很高。目前市场上的车牌识别摄像机都会有自己的算法，但车牌识别摄像机在不同的环境条件下会受到影响，所以环境对车牌识别有很大的影响。
3.受天气环境影响
当车牌识别摄像头在室外使用时，太强的光线会导致车牌反射，识别率会降低，并且夜间因缺乏照明需要辅助照明。其次是遇到大雨，大雪等天气，车牌识别率也会比平时略有下降。
4.受车牌识别摄像机安装位置影响
通常建议车辆调整车辆前部再进入识别区域，以便抓取到高清车牌照。建议相机的水平角度应保持在15度和20度之间，更具体细节需根据现场环境调整车牌拍摄机的角度。
5.地感线圈埋设的位置及距离
地感线圈与道闸的距离不宜太近，太近会容易砸到车辆，并且会影响车牌识别率，距离保持在2-3米比较适宜。
6.进出口车道的宽度
车道越宽，车牌识别相机对车牌抓拍的准确率就会越低，一般来说车道设计在3米左右宽最为合适。过窄车辆通行不便，过宽就会导致车牌角度过大。(车道宽度建议增加辅助相机)
以上就是道尔智控小编解答(凡华)贡献关于“车牌识别系统识别率”的答案，接下来继续为你详解用户（被丢弃的野猫）回答“车牌识别系统常用解决方案”的一些相关解答，希望能解决你的问题！
车牌识别系统常用解决方案
本文贡献者：【被丢弃的野猫】， 疑问关键字：模式识别车牌识别， 下面就让道尔智控小编为你解答，希望本文能找到您要的答案！
贡献者回答车牌识别系统有两种触发方式，一种是外设触发，另一种是视频触发。
外设触发工作方式是指采用线圈、红外或其他检测器检测车辆通过信号，车牌识别系统接受到车辆触发信号后，采集车辆图像，自动识别车牌，以及进行后续处理。该方法的优点是触发率高，性能稳定；缺点是需要切割地面铺设线圈，施工量大。
视频触发方式是指车牌识别系统采用动态运动目标序列图像分析处理技术，实时检测车道上车辆移动状况，发现车辆通过时捕捉车辆图像，识别车牌照，并进行后续处理。视频触发方式不需借助线圈、红外或其他硬件车辆检测器。该方法的优点是施工方便，不需要切割地面铺设线圈，也不需要安装车检器等零部件，但其缺点也十分显著，由于算法的极限，该方案的触发率与识别率较之外设触发都要低很多。
1)间接法:指通过识别安装在汽车上的IC卡或条形码中所存储的车牌的信息来识别车牌及相关信息。IC卡技术识别准确度高，运行可靠，可以全天候作业，但它整套装置价格昂贵，硬件设备十分复杂，不适用于异地作业;条形码技术具有识别快、准确度高、可靠性强以及成本较低等优点，但是对于扫描器要求很高。此外，二者都需要制定出全国统一的标准，并且无法核对车、条形码是否相符，也是技术上存在的缺点，这给在短时间内推广造成困难。
2)直接法:基于图像的车牌识别技术属于直接法，是一种无源型汽车牌照智能识别方法，能够在无任何专用发送车牌信号的车载发射设备情况下，对运动状态车辆或静止状态车辆的车牌号码进行非接触性信息采集并实时智能识别。与间接法识别系统相比，首先，这种系统节省了设备安置及大量资金，从而提高了经济效益;其次，由于采用了先进的计算机应用技术，所以可提高识别，较好地解决实时性问题;再次，它是根据图像进行识别，所以通过人的参与可以解决系统中的识别错误，而其他方法是难以与人交互的。
直接法一般有图像处理技术，传统模式识别技术及人工神经网络技术。
1)图像处理技术:运用图像处理技术解决汽车牌照识别的研究最早始于80年代，但国内外均只是就车牌识别中的某一个具体问题进行讨论，并且通常仅采用简单的图像处理技术来解决，并没有形成完整的系统体系，识别过程是使用工业电视摄像机拍下汽车的工前方图像，然后交给计算机进行简单的处理，并且最终仍需要人工干预，例如车辆牌照中省份汉字的识别问题，1985年有人利用常见的图像处理技木方法提出汉字识别的分类是在抽取汉字特征的基础上进行的，根据汉字的投影直方图选取浮动闭值，抽取汉字在竖直方向的峰值，利用树形查表法进行汉字的粗分类;然后根据汉字在水平方向的投影直方图，选取适当闭值，进行量化处理后，形成一个变长链码，再用动态规划法，求出与标准模式链码的最小距离，实现细分米完成汉字省名的自动识别。
2)传统模式识别技术。传统模式识别技术指结构特征法，统计特征法等。90年代，由于计算机视觉技术的发展，开始出现汽车牌照识别的系统化研究。1990年AS.Johnson等运用计算机视觉技术和图像处理技术实现了车辆牌照的自动识别系统。该系统分为图像分割、特征提取和模板构造、字符识别等三个部分。利用不同闽值对应的直方图不同，经过大量统计实验确定出车牌位置的图像直方图的闽值范围，从而根据特定闽值对应的直方图分割出车牌，再利用预先设置的标准字符模板进行模式匹配识别出字符。
3)人工神经网络技术。近几年来，计算机及相关技术发达的一些国家开始探讨用人工神经网络技术解决车牌自动识别问题，例如1994年M.M.M.FANHY等就成功地运用了BAM神经网络方法对车牌上的字符进行自动识别，BAM神经网络是由相同神经元构成的双向联想式单层网络，每一个字符模板对应着唯一个BAM矩阵，通过与车牌上的字符比较，识别出正确的车牌号码。
这种采用BAM神经网络方法的缺点是无映解决识别系统存储容量和处理相矛盾的问题。
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