牌照字符识别
方法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，然后与所有的模板进行匹配，选择1佳匹配作为结果。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1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、不真实牌1照等等;实际拍摄过程也会受到环境亮度、拍摄方式、车辆速度等等因素的影响。这些影响因素不同程度上降低了车1牌识别的识别率，也正是车1牌识别系统的困难和挑战所在。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。
对于安装车1牌识别停车场系统的停车场，影响其识别率的原因主要有三点，
一、要保证停车场环境光线要足够明亮，对于光线较暗或者是夜间的时候，应该适当增加一些补光设备；
第二、保证进出停车场的车辆车1牌照要完好无损，这样就可以保证对每辆进出场的车辆车1牌都可以进行抓拍；
第三、保证车1牌识别位置，车1牌象素的大小，不低于1佳车1牌象素的大小；
所以，优化识别环境，降低环境的复杂程度以及通过辅助手段减缓车速等都可有效提高车1牌识别率。
车牌识别系统的应用背景
随着国民消费观念的转变和消费水平的提高，车牌识别系统价格，汽车的销量稳步上升，相关的汽车业务（整车销售、配件和维修）也随之上涨。如何提高服务客户的效率与质量，已是迫在眉睫需要解决的问题。文通车牌识别系统，利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色的自动识别，通过对图像的采集和处理，完成车牌的自动识别，提取目的数据信息，再通过数据接口送达CRM系统，时间为4S店的销售或服务人员提供到店的客户1信息，便于展开服务，提升客户满意度。
随着社会的发展，人们越来越注重自己的财产安全问题，随之而然，保险行业中的行业的竞争愈发激烈，如何采取有效的手段提高工作效率、提升客户满意度、进而提高核心竞争力，成为各大保险公司关注的焦点。而在业务方面，基于智能终端和无线通信技术建立的移动查勘系统受到行业广泛的认可。查勘过程中需要采集当事人的证1件信息、车牌号等信息，而在查勘现场，在移动终端（平板电脑、智能手机）上录入这些信息速度慢，很大程度上影响了工作效率、降低了客户满意度。
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