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。这些编号就像汽车的指纹，它不仅有助于记录问题和所有人变更的记录，还可以防盗。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。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
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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。这些编号就像汽车的指纹，它不仅有助于记录问题和所有人变更的记录，还可以防盗。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。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。
选择匹配作为结果。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。基于人工神经网络的算法有两种：一种是先对字符进行特征提取，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，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、等等；
传统模式识别技术。例外是在白天，有时会看到一些牌照周围的细节，这是因为晴朗天气时太阳光的外光波的影响。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。
不能出现差错。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，使采集到的图像利于识别。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。除挂车和摩托车外，标牌应固定在门铰链柱、门锁柱或与门锁柱接合的门边之一的柱子上，接近于驾驶员座位的地方；
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