完成牌照区域的定位后，再将牌照区域分割成单个字符，然后进行识别。字符分割一般采用垂直投影法。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。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。
实际应用中，牌照识别系统的识别率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、假牌照等等；实际拍摄过程也会受到环境亮度、拍摄亮度、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牌照识别的识别率，也正是牌照识别系统的困难和挑战所在。为了提高识别率，除了不断的完善识别算法，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。
当车辆接近出入口的时候，车辆检测器会自动感应到车辆的到来，然后触发车牌识别一体机进行图像抓拍，然后将抓拍的图像发送到数据处理服务器，安装在数据服务器上的车牌识别软件对图像进行处理，定位出牌照位置，再将车牌中的字符分割出来进行识别，然后组成车牌号码保存下来，图像和车牌号码均保存在数据处理服务器上。
采用计算机视觉技术识别车牌的流程通常都包括车辆图像采集，车牌定位，字符分割，光学字符识别，输出识别结果5个步骤。车辆图像的采集方式决定了车牌识别的技术路线。目前国际ITS通行的两条主流技术路线是自然光和红外光图像采集识别。自然光和红外光不会对人体产生不良的心理影响，也不会对环境产生新的电子污染，属于绿色环保技术。
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。
当车辆进入采用智能车牌识别系统的停车场时，系统通过摄像机快速进行车牌识别并自动拍照，并实现自动抬起挡杆放行，无需刷卡取卡；出停车场时，摄像机会自动识别车牌号码，通过和系统白名单比对，如果是固定车辆，道闸自动抬杆放行，如果是临时车辆，系统会自动计算费用，缴费后抬杆放行。
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