車牌識(shí)別技術(shù)的構(gòu)成一般最少包含2個(gè)部分：(1)rfid標(biāo)簽;(2)閱讀軟件。rfid標(biāo)簽中一般儲(chǔ)存有承諾文件格式的電子數(shù)據(jù)，在具體運(yùn)用中，rfid標(biāo)簽依附在待辨識(shí)物品的表層。閱讀軟件又稱之為讀取設(shè)備，可無觸碰地載入并鑒別rfid標(biāo)簽中所存放的電子數(shù)據(jù)，進(jìn)而做到自動(dòng)檢索物件的目地。進(jìn)一步根據(jù)電子計(jì)算機(jī)及互聯(lián)網(wǎng)完成對(duì)物體識(shí)別信息內(nèi)容的收集、解決及遠(yuǎn)程控制傳輸?shù)缺O(jiān)管作用。
車牌識(shí)別技術(shù)重點(diǎn)在于下列三一部分：車牌精準(zhǔn)定位、字符切分和寧符鑒別，下邊就從這三個(gè)層面對(duì)車牌識(shí)別系統(tǒng)的快速發(fā)展和現(xiàn)況開展簡易詳細(xì)介紹：
車牌圖象通常是在錯(cuò)綜復(fù)雜的條件中拍照獲得的，車牌因?yàn)榕c錯(cuò)綜復(fù)雜的車體環(huán)境融為一體，因?yàn)檐嚺圃谶\(yùn)用中損壞與塵土及拍照儀器設(shè)備的干擾及其因?yàn)橛谧詳z視角的小同，車牌在圖片中常常有較大的變形，怎樣在繁雜環(huán)境巾精確、迅速找到車牌的地方變成車牌鑒別中的難題。
現(xiàn)階段已經(jīng)有許多專家學(xué)者在這方面開展了科學(xué)研究，匯總起來具體有如下所示幾種方法：
(1)根據(jù)水準(zhǔn)灰度級(jí)轉(zhuǎn)變特征的方法，這類方法關(guān)鍵在車牌精準(zhǔn)定位之前，必須對(duì)圖片開展預(yù)備處理，將彩色圖像轉(zhuǎn)化為二值化，利用車牌地區(qū)水平方向的紋路特征開展車牌精準(zhǔn)定位;
(2)根據(jù)邊沿槍測的精準(zhǔn)定位方法，這類方法是利用車牌地區(qū)豐富多彩的邊沿特征開展車牌精準(zhǔn)定位，可以開展檢驗(yàn)的方法有多種多樣，如Roberts邊沿算法、Prewitt算子、Sobel算法及其拉普拉斯圖像分割;
(3)根據(jù)車牌色調(diào)特征的精準(zhǔn)定位方法，這類方法主要是運(yùn)用車牌的紋路特征、樣子特征和色調(diào)特征即利用牟牌字符和車牌背景色具備顯著的差距特征來清除影響開展車牌的精準(zhǔn)定位;
(4)根據(jù)Housh轉(zhuǎn)換的車牌精準(zhǔn)定位方法，這類方法是利用車牌外框的幾何圖形特征，采用找尋車牌外框平行線的方法開展車牌精準(zhǔn)定位;
(5)根據(jù)轉(zhuǎn)換域的車牌精準(zhǔn)定位方法，這類方法是將圖象從航線轉(zhuǎn)換到時(shí)域開展剖析，例如，選用小波分析等;
(6)根據(jù)數(shù)學(xué)課形態(tài)學(xué)的車牌精準(zhǔn)定位方法，這類方法是利用數(shù)學(xué)課形態(tài)學(xué)圖象處理的主要觀念，利用一個(gè)構(gòu)造原素來檢測一個(gè)圖象，看是不是能將這種構(gòu)造原素有效的填放到圖象內(nèi)部結(jié)構(gòu)，與此同時(shí)認(rèn)證填放原素的方法足否合理。浸蝕、脹大、打開和關(guān)上是數(shù)學(xué)課形態(tài)學(xué)的基本上計(jì)算。
車牌字符的恰當(dāng)切分足開展下一步車牌字符鑒別的基本，現(xiàn)階段較常用的方法有以下幾類：
(1)車牌地區(qū)紋路特征的方法，這類方法是利用車牌地區(qū)字符和背景色具備不一樣的灰度級(jí)特征進(jìn)而開展外框除去和字符切分的方法;
(2)根據(jù)數(shù)學(xué)課形態(tài)學(xué)的方法，這類方法是利用形態(tài)學(xué)的腐蝕性和脹大，將車牌字符地區(qū)構(gòu)成連通域的方法除去外框，冉進(jìn)一步選用字符連通域的方式開展字符切分;
(3)根據(jù)Hough轉(zhuǎn)換的字符切分方法，這類方法是利用Hough轉(zhuǎn)換，找尋車牌字符的左右界限，再融合車牌字符的排序特征開展字符的切分。
車牌字符識(shí)別方法根據(jù)計(jì)算機(jī)視覺基礎(chǔ)理論，關(guān)鍵有：
(3)根據(jù)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的字符鑒別;
因?yàn)檐囕v車牌圖象所處三維成像自然環(huán)境紛繁復(fù)雜難以收集到一個(gè)完全的有象征性初始圖象集做為數(shù)據(jù)分析的基本，因而統(tǒng)計(jì)分析方法難以完成。此外車牌字符常產(chǎn)生形變、斷缺等狀況，使字符構(gòu)造損傷，則取決于字體結(jié)構(gòu)一致性的構(gòu)造鑒別方法所獲取的特征會(huì)不精確，鑒別結(jié)果的誤識(shí)率也高。因而具體用以車牌鑒別的方法主要是后兩大類。
根據(jù)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的字符鑒別方法，具備較好的容錯(cuò)機(jī)制工作能力，歸類水平和實(shí)時(shí)處理工作能力及自我學(xué)習(xí)能力，運(yùn)用神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)完成計(jì)算機(jī)視覺，運(yùn)作速度更快，響應(yīng)式好，屏幕分辨率高。對(duì)信息內(nèi)容繁雜、環(huán)境不清楚、邏輯推理不清晰的問題尤其有益。但神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法為了更好地確保系統(tǒng)高準(zhǔn)確率也要很多樣版，通過學(xué)習(xí)獲得專業(yè)知識(shí)并改善本身特性。當(dāng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)所處自然環(huán)境穩(wěn)定時(shí)(統(tǒng)計(jì)分析特點(diǎn)不隨時(shí)長轉(zhuǎn)變)，神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)可以學(xué)得這種自然環(huán)境統(tǒng)計(jì)分析特點(diǎn)，做為工作經(jīng)驗(yàn)記牢。假如自然環(huán)境是是非非穩(wěn)定時(shí)(統(tǒng)計(jì)分析特點(diǎn)隨時(shí)間更改)，神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)難以融入學(xué)習(xí)環(huán)境特點(diǎn)，因而無法確保識(shí)別技術(shù)的2個(gè)規(guī)定。根據(jù)模板匹配的字符鑒別方法，相對(duì)性優(yōu)化算法簡易，速率較快，獲得了廣泛運(yùn)用。
根據(jù)模板匹配的字符鑒別方法關(guān)鍵有：簡易模板匹配，外部輪廊配對(duì)，投射編碼序列特征配對(duì)，外部輪廊投射配對(duì)，根據(jù)HmLsdorff 間距的模板匹配這些。