识别流程
车牌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(如图1所示)。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。
车牌识别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。
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。
车牌识别系统优势——完全自动化管理
系统具有对停车场车辆智能管理的功能，包括:自动计数、显示场内的停车位情况；自动管理车辆的租用情况，自动提示用户；自动记录收费车辆的入场和出场时间，提供相关图像作为收费凭证；可连接大厦的智能管理系统，用户可远程控制自己车辆的通行权利；统计、查询管理数据；收费自动提示和黑名单车辆的自动报警。
系统对通行车辆进行身份认证，保证车位和停靠车辆的唯.一性，杜绝多车租用一个车位的现象。