车牌识别系统是计算机视频图像识别技术在车辆识别中的一种应用。有效的自动比对和查询技术，被识别的车牌照号码要求同数据库中成千上万的车牌号码自动比对和提示报警，如果车牌照号码没有被正确读取时就要采用的模糊查询技术才能得出的比对结果。车牌识别技术结合电子不停车收费系统（ETC）识别车辆，过往车辆通过道口时无须停车，即能够实现车辆身份自动识别、自动收费。在车场管理中，为提高出入口车辆通
停车场收费系统安装工程
车牌识别系统是计算机视频图像识别技术在车辆识别中的一种应用。有效的自动比对和查询技术，被识别的车牌照号码要求同数据库中成千上万的车牌号码自动比对和提示报警，如果车牌照号码没有被正确读取时就要采用的模糊查询技术才能得出的比对结果。车牌识别技术结合电子不停车收费系统（ETC）识别车辆，过往车辆通过道口时无须停车，即能够实现车辆身份自动识别、自动收费。在车场管理中，为提高出入口车辆通行效率，车牌识别针对无需收停车费的车辆（如月卡车、内部免费通行车辆），建设无人值守的通道，免取卡、不停车的出入体验，正改变出入停车场的管理模式。
一个车牌识别系统的基本硬件配置是由摄像机、主控机、采ji卡、照明装置组成。我们在车辆的车身形式上来看，许多的车辆一般都会有相应的配置和形状，这里面已经说明了车辆的车门数以及车窗娄，装载的特性等方面的信息，轿车来说车门是两个，而车窗是四个，MPV车型的车车门是五个，可以是溜背式的车，轻型卡车或是说重型卡车几种。而软件是由一个具有车牌识别功能的图像分析和处理软件，以及一个满足具体应用需求的后台管理软件组成。车牌识别系统于是出现了两种产品形式，一种是软硬件一体，或者用硬件实现识别功能模块，形成一个全硬件的车牌识别器，例如DSP。另外一种形式是开放式的软、硬件体系，即硬件采用标准工业产品，软件作为嵌入式软件。
人工神经网络技术。采用计算机视觉技术识别车牌的流程通常都包括车辆图像采集，车牌定位，字符分割，光学字符识别，输出识别结果5个步骤。近几年来，计算机及相关技术发达的一些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BAM矩阵，通过与车牌上的字符比较，识别出正确的车牌号码。
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