是对车牌的图画进行剖析，自动提取车牌信息，断定轿车牌号。在各种运用中，有运用含糊数学理论也有用神经元网络的算法来辨认车牌中的字符，但由于外界环境光线改变、光路中有尘埃从20世纪90年代初，国外就现已开端了对轿车车牌自动辨认的研讨，其主要途径就、时节环境改变及车牌自身比较含糊等条件的影响，给车牌的辨认带来较大的困难。

国外的相关研讨有：(l)j Barroso提出的根据扫描行高频剖析的办法；  (2)l．T Lancaster提山的类字符剖析办法等。

为了处理图画恶化的问题，现在国内外选用自动红外照明摄像或运用特别的传感器来进步罔像的质量，继而进步辨认率，但体系的出资本钱过大，不适合推行。

中的两个要害子体系是车牌定位体系和车牌字符辨认体系。关于车牌定位体系的研讨，国内外学者现已作了很多的作业，但实践效果并不是很抱负，比方车牌图画的歪斜、车牌外表的污秽和磨损、光线的干扰等都是影响定位精确度的潜在要素。为此，近年来不少学者针对车牌自身的特色，车辆拍照的不良现象及布景的杂乱情况，先后提出了许多有针对性的定位办法，使车牌定位在技能和办法上都有了很大的改进。但是现代化交通体系不断进步的快节奏，将对车牌定位的精确率和实时性提出更高的要求。

车牌字符辨认是在车牌准断定位的基础上，对车牌上的汉字、字母、数字进行有用承认的进程，其间汉字辨认是一个难点，许多国外的LPR体系也往往是因为汉字难以辨认而无法打入我国市场，因此探寻好的办法处理字符的辨认也是至关重要的。从有用产品来看，如以色列的Hi-Tech公司研制的多种See/Car system，适应于几个不同国家的车牌辨认，就针对我国格式车牌的See/Car systel而言，它不能辨认汉字，且辨认率有待进步。新加坡Optasia公司的VLPRS产品，适合于新加坡的车牌，别的日本、加拿大、德国、意大利、英国等西方发达国家都有适合于本国车牌辨认体系。

我国的实践情况有所不同，国外的实践拍照条件比较抱负，车牌比较标准一致，而我国车牌标准不行，不同轿车类型有不同的标准、巨细和色彩，所以车牌的色彩多，且位数不一致，对处理造成了必定的困难。在待处理的车牌图画中就有小功率轿车运用的蓝底白字车牌，大功率轿车所用的黄底黑字车牌，军车和警车的白底黑字，红字车牌等。就位数而言，有七位数字的，有武警车九位数字的，有军车、前两位字符上下摆放的等，所以也造成了处理的难度。