一旦车牌区域被定位出来，系统就会进行字符分割。在这一步骤中，系统会对车牌区域进行进一步的图像处理，包括灰度化、二值化等处理，以定位字符区域。然后，根据字符的尺寸特征，系统会进行字符分割，将每个字符单提取出来。
字符识别是车牌识别的后一步。系统会对分割后的字符进行缩放、特征提取等操作，然后与字符数据库模板中的标准字符表达形式进行匹配判别。通过这一步骤，系统能够准确地识别出车牌上的每个字符，从而得到完整的车牌信息。
车牌识别技术的快速准确识别离不开高清摄像设备、图像处理和计算机视觉技术的支持。随着科技的不断进步，我们有理由相信，车牌识别技术将会在未来发挥更加重要的作用，为交通管理带来更多的便利和创新。
车牌识别是停车场用于识别车辆信息的管理系统之一，该技术能够提取出行驶中的车辆的牌照并进行识别，目前的技术水平车牌识别率可达到99.7%，车牌识别技术可以的识别出车辆车牌号，与传统的人工作业相比，无论是临时车、内部车辆、访客车甚至是未经许可的车辆，车牌识别系统都可以对其进行图像信息的捕获，并上传至数据库存储。
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），建设无人值守的快速通道，免取卡、不停车的出入体验，正改变出入停车场的管理模式。
车牌识别技术要求能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来，通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等技术，识别车辆牌号、颜色等信息，新的技术水平为字母和数字的识别率可达到99.7%，汉字的识别率可达到99%。
