本篇文章给大家谈谈车牌识别字符分割，以及车牌识别系统字符分割对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
道闸车牌识别区标线
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贡献者回答【太平洋汽车网】车牌号码识别简称车牌识别，也称作车牌号识别或车辆牌照识别或车辆号牌识别，是计算机视频图像识别技术在车辆牌照识别中的一种应用，即从图像信息中将车牌号码提取并识别出来。
车牌号码识别的原理大致分为图像采集、车牌定位、字符分割、字符识别四大模块，再用软件编程来实现每一个部分，最后识别出牌照，输出车牌号码等相关信息。
所有环境相机安装位置，都以车在相机4-6米之间，车牌宽度大小在120-160之间。车牌在相机中显示为平行状态。
1、标准车道无弯角时确定车牌识别区在4-5米区间段内。
2、弯角过大时需要判断角度时，判断车牌的平行度，判断车牌转正之后车牌识别的最佳识别距离为4-5米。
3、平行角度不能大于15度；斜面角度不能大于45度。
4、路面单个宽度不能超过4.5米。
5、现场环境注意雨水井盖及防护栏。
6、车牌识别的方向及位置尽量避开类似的物件。
非标环境下车牌识别安装位置的判定如下。
1、对于左转车道摄像机安装在行驶方向的右侧。
2、对于右转车道摄像机安装在行驶方向的左侧。
3、对于左右转行驶方向车道，左右需各安装一台摄像机。
4、相机需安装于外弯，确保车牌平行度。
一套标准的车牌识别系统有服务器、管理电脑、出入口识别相机、显示一体机、出入口道闸、软件加密狗组成。可实现图像对比、自动收费、固定车自动进出等功能。
（图/文/摄：太平洋汽车网问答叫兽）
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识别不了车牌需要怎么处理车牌呢
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贡献者回答厦门大手控制停车场车牌识别系统配置主要有车辆检测、图像采集、车牌识别等几部分。停车场车牌识别系统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。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。某些停车场车牌识别系统还具有通过视频图像判断是否有车的功能称之为视频车辆检测。 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。车牌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。
车辆检测
车辆检测可以采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技术、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。
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。
号码识别
为了进行车牌识别，需要以下几个基本的步骤：
1) 牌照定位，定位图片中的牌照位置；
2) 牌照字符分割，把牌照中的字符分割出来；
3) 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。
实际应用中，停车场车牌识别系统的识别率还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、拍摄方式、车辆等等因素的影响。这些影响因素不同程度上降低了车牌识别的识别率，也正是停车场车牌识别系统的困难和挑战所在。为了提高识别率，除了不断地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。
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车牌识别系统无法识别新能源车牌
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贡献者回答一般新的摄像机都具备识别新能源车牌的功能，旧的摄像机可以通过升级包升级从而实现识别新能源车牌。
软件有时也会犯错，有可能拍的照片是对的，但字符识别出现了问题，又或者是在出口处调用号牌记录的时候产生错误，这样的情况也是有的。
公安部交管局近日发布的数据显示，截至今年6月底，全国机动车保有量达3.19亿辆，其中，新能源汽车保有量达199万辆，大量新能源汽车专用号牌投入使用。在如此巨大的新能源车使用环境下，配套设施不仅仅是充电桩这个必需品，还在实际用车的方方面面。
在“车辆检测-图像采集-预处理-车牌定位-字符分割-字符识别-结果输出”这个过程中，导致新能源号牌出现无法识别或识别错误的情况，主要是新能源汽车号牌号码由5位升为6位，车牌识别系统在识别过程中，识别算法是以普通车牌5位的算法，所以常常出现最后一位车号辨识失败或错误的情况。
其实这个问题也很好解决，只需要升级系统就可以了，由车牌识别厂家对系统算法进行升级。大多数厂家本身对此算法的升级已经完成，现在要做的就是将新算法导入到已经在使用的各个停车场系统中。对于已生产而未出厂的设备，也需要重新升级或在安装过程中进行升级，避免此类情况出现。
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车牌识别系统有几种类型
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贡献者回答为了更好地记录闯红灯违章车辆安视宝车牌识别系统在城市需要监管的重要路口设置闯红灯电子警察系统成为首要之选，这套系统的设立会规范行车司机的驾车行为，减轻公安干警的工作强度，改变城市的交通面貌，大大减少事故的发生。
电子警察系统的功能就是利用车辆检测和自动控制技术实现自动拍摄城市交叉路口闯红灯的机动车辆照片，为交警部门处理该类违章提供客观准确的依据，同时可以大大节省警力。该系统可24小时不间断工作，每时每刻准备拍摄闯红灯车辆。
本系统具备闯红灯违法检测及抓拍功能、绿灯时卡口功能、图片合成及信息叠加功能、图片防篡改功能、录像功能等。
l、闯红灯违法检测及抓拍功能：具有闯红灯判断（闯红灯）或车辆判断（卡口），并抓拍的功能，闯红灯（红灯信号下）抓拍三张全景图片，分别为停车线前，压停车线，过停车线，以反映机动车闯红灯违法过程。拍摄图片可清晰辨认违法车辆的车牌号码、车牌颜色、车型、违法地点与方向信息、停车线、信号灯颜色、闯红灯时间（年、月、日、时、分、秒）。所拍摄的闯红灯图片，其图片中的信号灯红色突山、明显、无法律异议。
2、绿灯时卡口功能：可以捕获绿灯时经过的车辆，并抓拍一张图片。
3、车牌识别功能：系统具有车辆号牌自动识别功能，能识别在我国道路上行驶的机动车牌号，包括GA36规定的号牌（除摩托车号牌、低速车号牌、临时号牌、拖拉机号牌外）、武警汽车号牌和军队汽车号牌等。
4、信息叠加功能：将抓拍信息、事件检测信息、交通流量信息、车牌识别结果等信息叠加到对应的抓拍图片中；将闯红灯拍摄到的三张图片合成为一张图片，合成的图片清晰度可满足人工对车辆号牌号码认定的要求，且不会出现因红灯信号泛白、光晕等颜色失真而影响人工对红灯信号的判断。
5图片压缩功能：将防篡改处理后的图片以JPEG格式压缩。
6、录像功能：具有实时录像功能，视频录像帧率12FPS，标准的AVI格式，可用通用播放器放，录像大小10M-30M/分钟可调，录像可根据需求保存在系统配置的低功耗存储没备中。
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车牌识别系统识别手机车牌照片吗
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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。
软硬识别优势互补：
在硬件识别不出来或者硬件识别错误的情况下，启用软识别，完美融合，融合后准确率达99.99%。该技术常用于停车场及小区出入口、高速公路收费站、公路卡口和城市交通。
目前国内比较好的车牌识别厂家有科拓、捷顺、享泊科技、西安艾润、道尔智控。
简单说一下这几家厂商：
【科拓】
1、产品多元化
致力于研发并提供多元全面的智慧停车场应用解决方案，只围绕停车场做业务延伸，公司所能做的停车场业务点覆盖最广
2、硬件品和软件技术
科拓有自己的硬件及软件人才，能独立做硬件及软件，省去中间供应商环节，成本低。
3、停车场行业资历较深
公司始创于2006年，总部位于厦门，在北京、上海、广州等全国重点城市拥有二十多家全资子公司、分公司及办事处，实力雄厚。
【捷顺】
1、公司成立于1992年，上市公司，有政府背景。
2、有资本助力，送设备已名声在外。
3、道闸及软硬件一般，技术能力一般。
【享泊科技】
1、新兴的互联网公司，属于系统集成商，软识别比较厉害。
2、停车场的软件和云平台系统有较大优势，毕竟骨干在华为干了十几年。
3、主要在上海开展业务，其他地方只能去他们官网购买产品，而且不包邮，不包安装（安装要钱）。
【西安艾润物联网技术服务有限责任公司】
1、硬件产品行业内一般化，软件行业知名。
2、软件行业优势（能做到：云服务平台、多车位多车、电子优惠券、定制化开发、对接会员管理系统、报表分析、兼容第三方软件平台）
3、能做无线技术，采用无线路由（有待验证，公司宣传能做）
【深圳市道尔智控科技股份有限公司】
1、上市公司
2、支持运营报表输出（BI分析系统）
3、支持微信、支付宝支付
4、有自己的道儿云开放平台，可定制化开发
5、车牌识别准度一般
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车辆牌照图像识别算法的实现
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贡献者回答车牌识别系统要综合应用多种手段提取车牌区域，对汽车牌照的精确定位并最终完成对汽车牌照的识别。因此车牌识别系统要应对多种复杂环境，如车流量高峰期、照射反光、车牌污染等。利用模拟人脑智能的ANN，在识别车牌时能进行联想记忆与推理，能够较好地解决字符残缺不完整而无法识别的问题。
车牌识别方法的研究
车牌识别系统主要包括车牌定位、字符分割、字符识别等工作模块，同时系统统自身具有良好的维护性和扩展性，可在无需为车辆加装其他特殊装置情况下实现对车辆的自动检测。
车牌定位方法的研究
车牌定位就是把车牌区域完整的从一副具有复杂背景的车辆图像中分割出来，它是解决图像处理中的实际问题，其方法多种多样，当前最常见的定位技术主要有：基于边缘检测的方法、基于彩色分割的方法、基于小波变换的方法、遗传算法和人工神经网络技术等。
基于边缘检测的车牌定位方法：在对车牌进行定位前，先将汽车图像通过灰度变换、直方图均衡化等增强预处理，再经二值化，最后利用边缘检测算子对图像进行边缘检测。检测到边缘后在进行区域膨胀，腐蚀去无关的小物件，这时图像会呈现出多个连通的判断区域，最后找出所有连通域中最可能是车牌的那一个便可 。
基于色彩分割的车牌定位方法：主要由彩色分割和日标定位等模块组成，在进行色彩分割前，要先将原始图像从RGB色彩空间转换到HSV空间，再在HSV空间内进行色彩分析。具体的分割运算：依次将四种车牌底色中一种为基准，对图像中每一像素先对照表1进行色彩分量比较，对超出基准色限定范围的像素直接设置为背景色（白色），否则统计所有落在该区间内的像素三分量的均值，作为分割计算的颜色中心，再对所有区间范围内的像素计算其与颜色中心的色彩距离，若距离大于阀值，则设置为背景色，否则设置为日标色（黑色）
由于图像背景的复杂性，色彩过滤后的图像仍然可能包含多个可能的目标区域，需进一步使用车牌体态比特征对多个目标区域进行过滤。
基于小波变换的车牌定位方法：先将车辆图像转换成索引图像，然后对索引图像作用小波变换，获取图像在不同子带的小波系数。车牌识别特征提取就是基于汽车图像在小波变换后的LH高频子带，根据图像中车牌区域的小波系数幅值大、密度高的特点，可以通过作用一个阈值来滤掉非牌照候选区域的小波系数。通过小波尺度分解提出纹理清晰且具有不同空间分辨率、不同方向的边缘子图；再利用车牌日标区域具有水平方向低频、垂直方向高频的特点实现子图提取，最后用数学形态学方法对小波分解后的细节图像进行一系列的形态运算，进一步消除无用信息和噪声，以确定车牌位置。
基于遗传算法的车牌定位方法：车牌日标区域的主要特点有车牌底色往往与车身颜色、字符颜色有较大差异；另外牌照的长度比变化有一定范围，存在一个最大和最小长宽比。根据这些特点，可以在灰度图像的基础上提取相应的特征。还有车牌内字符之间的间隔比较均匀，字符和牌照底色在灰度值上存在跳变，而字符本身与牌照底的内部都有较均匀灰度。又由于车牌有一个连续或由于磨损而不连续的边框，车牌内字符有多个，基本呈水平排列，所以在牌照的矩形区域内存在较丰富的边缘，呈现出规则的纹理特征，因此在实际中我们只要先对彩色图像进行灰度化和二值化处理，采用反映不同疏密度的一维滤波器组在水平方向对二值图像进行滤波便可获得车牌图像的纹理特征向量，再对待定局部区域图像进行滤波处理获得其特征向量，将其与车牌特征描述向量进行比较就能得到该区域作为车牌区的可能性。
采用神经网络实现车牌定位算法：可采用对灰度图像直接感知的方法实现，即使用一个滑动窗口作为采样窗口(可根据车牌特征选择长条形或狭长形滑动窗口)，在灰度图像上依次移动，将窗口覆盖下的图像块作为神经网络的输入，所采用的BP网络是3层全连接前馈网络，其输入层神经元数日为滑动窗口的尺寸，其输出层神经元数日为l。当输出接近二分之一时，表示滑动窗口下的图像块属于车牌区域：当输出接近二分之一时，表示滑动窗口下的图像块属于背景区域。此算法的样本集的选择和搜索策略都是很重要的，这都会对定位效果有影响，因此首先要对车牌和北京交替反复采样，并且要在所选图像中尽量包括各种不同光照条件、背景复杂度和牌照颜色，以有利于网络实现泛化，这样可以加强网络的容错性；而对于搜索策略而言，由于车牌一般位于图像的中下方，因此一般采取白下而上遍历，这样不容易误将车型标志处定位为车牌区域，并且当遍历图像后出现不止一个候选车牌区域的时候，也应优先考虑最下的候选车牌区域。另外，由于神经网络具有一定的容错性，对于倾斜角度较大的车牌，要在神经网络处理之前先进行水平校正。
字符分割方法的研究
字符分割的任务是把多行或多字符图像中的每个字符从整个图像中切割出来成为单个字符。字符分割的算法很多，通常根据处理对象的不同采用不同的算法。常见的方法主要有：模板匹配法、水平投影法、聚类分析法、基于自适应退化形态特征的图像分割法等，在这里我们详细阐述前三种方法。
模板匹配法：此方法先在二值图像上计算竖直积分投影的平滑曲线，搜索平滑曲线的局部最小值得到一个波谷位置序列；再将相邻两个波谷分别作为左右边界提取出一组矩形区域；最后，根据一定的规则对矩形区域进行删除、分裂、合并及调整大小，从而实现对车牌区域的单字符分割。
水平投影法：此方法先自下而上再白上而下对车牌区域图像进行逐行扫描，找到并分别记录下扫描到的第1个白色像素点位置，确定图像大致的高度范围；在此高度范围之内再自左向右逐行扫描，遇到第1个白色像素时认为是字符分割的起始位置，然后继续扫描，直至遇到没有白色像素的列，则认为是这个字符分割结果。重复上述过程，直至图像的最右端，得到每个字符比较精确的宽度范围：在已知的每个字符比较精确的宽度范围内，再分别进行自上而下和白下而上的逐行扫描来确定每个字符精确的高度范围。
聚类分析法：此方法是按照属于同一个字符的像素构成一个连通域的原则，再结合先验知识，字符的高度、间距的固定比例关系等，来逐个分割车牌区域中的字符的。
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车牌自动识别管理系统的原理是什么
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原理就是通过摄像机拍摄道路上行驶的车辆图像进行车牌号码的识别，过程涉及：车辆检测—图像采集—预处理—车牌定位—字符分割—字符识别—结果输出。
车辆检测：可采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技术、视频检测等多种方式感知车辆的经过，并触发图像采集抓拍。
图像采集：通过高清摄像抓拍主机对通行车辆进行实时、不间断记录、采集。
预处理：噪声过滤、自动白平衡、自动曝光以及伽马校正、边缘增强、对比度调整等。
车牌定位：在经过图像预处理之后的灰度图像上进行行列扫描，确定车牌区域。
字符分割：在图像中定位出车牌区域后，通过灰度化、二值化等处理，精确定位字符区域，然后根据字符尺寸特征进行字符分割。
字符识别：对分割后的字符进行缩放、特征提取，与字符数据库模板中的标准字符表达形式进行匹配判别。
结果输出：将车牌识别的结果以文本格式输出。
参考资料：
上文就是道尔智控小编解答贡献者：（余生终未归）回答的关于“车牌自动识别管理系统的原理是什么”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，接下来继续浅析下文用户【欲望傍身】分析的“车辆识别电子标签可以揭掉吗”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。
车辆识别电子标签可以揭掉吗
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贡献者回答用于查处违章车辆。电子标签实行首次免费领取，每套2枚即车辆和行驶证标签。车辆标签粘贴在车辆识读窗正中间，利于路网电子监控自动识别。行驶证标签粘贴于行驶证正本反面右下角，一线民警可利用专用检测仪进行行驶证的真伪查验。
车辆识别电子标签也叫车辆识别管理系统，是利用RFID技术对所属辖区内所有车辆进行智能且有效的管理。由于使用机器进行识别，提高了识别率，以免发生漏查、错查现象，大大减少了由于识别不清而出现的各类纠纷，既可提高工作效率，又可加强交警部门的管理力度。
扩展资料：
牌照自动识别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。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。某些车牌识别系统还具有通过视频图像判断是否有车的功能称之为视频车辆检测。一个完整的车牌识别系统应包括车辆检测、图像采集、车牌识别等几部分。
上文就是道尔智控小编分享贡献者：（欲望傍身）解答的关于“车辆识别电子标签可以揭掉吗”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，下面继续讲析下文用户【紫阳星辉】贡献的“车牌识别系统常用解决方案”的一些相关疑点做出分析与解答，如果能找到你的答案，可以关注本站。
车牌识别系统常用解决方案
本文贡献者：【紫阳星辉】 ，解答(车牌识别字符分割)的问题，欢迎阅读！
现在的车牌识别系统主要通过自动捕获车牌信息，然后通过车牌信息的识别来自动授权道闸升降，在车流量较大时，车主通过车牌识别只需一秒钟就能进出停车场。
车牌识别技术的运用带来了极大方便，却也存在一个严重的问题，即车牌识别率直接影响了系统识别率。然而，在实际应用当中，存在许多因素制约车牌识别系统的识别率。
最直接的就是无牌汽车，没有车牌的汽车是没有办法进行识别的，这就导致了无牌汽车直接会导致车牌识别失败。
除此之外，极端天气也可能导致车牌识别系统性能的不稳定，例如暴雨、风沙、暴雪天气会造成车牌被遮挡或者看不清，这就导致了车牌识别计算机在工作时会受到很大的影响。
另一方面，车牌识别系统在实际运用过程中，现场实地的情况可能会与考察时不一样，机动车道与人行车道混淆可能导致行人挡住车牌，同样会造成车牌识别系统的性能出现问题。守卫神智能车牌识别系统。
上文就是道尔智控小编解答贡献者：（紫阳星辉）回答的关于“车牌识别系统常用解决方案”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，下面继续教您下文用户【天空初晴】分享的“自动识别车牌档杆门原理”的一些相关疑问做出分析与解答，如果能找到你的答案，可以关注本站。
自动识别车牌档杆门原理
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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。
车牌识别停车场管理系统将摄像机在入口拍摄的车辆车牌号码图象自动识别并转换成数字信号。做到一卡一车，车牌识别的优势在于可以把卡和车对应起来，使管理提高一个档次，卡和车的对应的优点在于长租卡须和车配合使用，杜绝一卡多车使用的漏洞，提高物业管理的效益;同时自动比对进出车辆，防止偷盗事件的发生。升级后的摄像系统可以采集更清晰的.图片，作为档案保存，可以为一些纠纷提供有力的证据。 方便了管理人员在车辆出场时进行比对，大大增强了系统的安全性。
1.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。
2.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。
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