人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，計算機及相關(guān)技術(shù)發(fā)達的一些國家開始探討用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)解決車牌自動識別問題，例如1994年M.M.M.FANHY等就成功地運用了BAM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對車牌上的字符進行自動識別，BAM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由相同神經(jīng)元構(gòu)成的雙向聯(lián)想式單層網(wǎng)絡(luò)，每一個字符模板對應(yīng)著個BAM矩陣，通過與車牌上的字符比較，識別出正確的車牌號碼。

攝像頭不停地拍照，交給系統(tǒng)去判斷。原理很簡單，因為沒有車輛時，拍的照片是固定的。撐死了也就白天一幅圖、晚上一幅圖、下雨一幅圖、陰天一幅圖等。有了基礎(chǔ)的圖，就可以區(qū)分有車輛進入地圖了。有人說這樣的容錯率也太低了，很容易出錯。是的，這的確容易出錯，所以軟件端做了進一步的技術(shù)深入：車輛輪廓識別。車輛輪廓識別與車牌識別的輪廓識別原理是一樣的，可以參考下面車牌輪廓識別部分。

圖片初級處理——灰度化、二值化大家都知道，灰色是介于白色和黑色之間的顏色，而且這個灰色深淺不一樣，所以白色和黑色之間的灰色就有很多。這顏色一多，計算機就眼花繚亂了。所以呢，干脆把圖片二值化。啥叫二值化呢？就是讓圖片只有黑色和白色，就是只有兩個顏色值，顧名思義把圖片搞成黑白二色的過程就是二值化。再形象的比喻一下，就是熊貓化！在計算機RGB顏色空間內(nèi)，白色就是255，黑色就是0，其他顏色就是在這0-255之間了。