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人工神经网络技术，计算机及相关技术发达的一些国家开始探讨用人工神经网络技术解决车牌自动识别问题，例如1994年M.M.M.FANHY等就成功地运用了BAM神经网络方法对车牌上的字符进行自动识别，BAM神经网络是由相同神经元构成的双向联想式单层网络，每一个字符模板对应着个BAM矩阵，通过与车牌上的字符比较，识别出正确的车牌号码。
为了测试一个车牌识别系统识别率，需要将该系统安装在一个实际应用环境中，全天候运行24小时以上，采集至少1000辆自然车流通行时的车牌照进行识别，并且需要将车辆牌照图像和识别结果存储下来，以便调取查看。然后，还需要得到实际通过的车辆图像以及正确的人工识别结果。之后便可以统计出以下识别率：
开车的朋友都知道，我们无论去停车场还是上下高速，只要有摄像头和栏杆的地方，基本上都需要识别你的车牌。我们普通人无需去了解车牌的识别过程，但还是有很多网友想了解自己的车牌是如何被识别的。
在讲述车牌识别过程之前，笔者要先说一下高速路口的ETC是一套依赖RFID技术的电子识别装置。这种识别技术，是通过射频技术，去识别贴在汽车前挡风或者其他便于RFID读写端识别的位置上的电子标签来识别和收费的。因此ETC和车牌识别系统是两套系统，因为车牌识别系统不承担充值和消费功能，因此ETC就应运而生。
车辆识别在拍照之前，当然是要识别车辆确实是进入了摄像头的佳焦距位置了，车牌识别系统才会采集车辆的图像。所以，识别车辆就是车牌识别的步。那么，如何识别车辆呢？有很多办法，其中红外法是常用的办法。因为摄像头和系统是被动采集数据的，所以它不知道什么时候该拍照。当车辆进入拍摄区域，红外射线会被车辆遮挡，这个时候摄像头和系统联动，就会拍下车辆的照片，以供后续车牌识别之用。当然了，这种简单的红外遮挡法测是否有车辆进入，人或者其他物体遮挡了红外线，也会诱发拍照。
图片初级处理——灰度化、二值化大家都知道，灰色是介于白色和黑色之间的颜色，而且这个灰色深浅不一样，所以白色和黑色之间的灰色就有很多。这颜色一多，计算机就眼花缭乱了。所以呢，干脆把图片二值化。啥叫二值化呢？就是让图片只有黑色和白色，就是只有两个颜色值，顾名思义把图片搞成黑白二色的过程就是二值化。再形象的比喻一下，就是熊猫化！在计算机RGB颜色空间内，白色就是255，黑色就是0，其他颜色就是在这0-255之间了。
