四、在城市交通的应用
近年来，随着社会经济的快速发展，机动车数量的迅速增长，公路运输变得越来越繁忙。交通管理现状和需求的矛盾进一步加剧，与交通相关的刑事和治安案件也逐年上升。在此情况下，如何利用先进的科技手段，增强公安管理部门对城市内的机动车和驾驶人的查控力度，为打击各类违法犯罪行为提供科技手段，是公安交通管理部门急需解决的问题。
为有效遏制城市内车辆闯红灯违章行为，现在城市内各个路口都在大力安装卡口式的闯红灯违法行为的检测系统，而此系统最重要的组成部分就是车牌识别模块，车牌识别系统主要是确定违法车辆的信息，通过抓拍所有车辆的车牌信息并和公安网的数据库进行比对分析哪些车辆是可疑车辆，减少违法行为的同时也可以控制、减少道路交通事故，应用道路监控设备结合现代信息网络技术，形成道路监控智能化网络系统，更好地提升道路动态管理/控制和满足治安、刑侦、交通管理等新形势的业务需求。
识别流程
车牌自动识别是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。其硬件基础一般包括触发设备（监测车辆是否进入视野）、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机（如计算机）等，其软件核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。某些车牌识别系统还具有通过视频图像判断是否有车的功能称之为视频车辆检测。一个完整的车牌识别系统应包括车辆检测、图像采集、车牌识别等几部分(如图1所示)。当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元，采集当前的视频图像。车牌识别单元对图像进行处理，定位出牌照位置，再将牌照中的字符分割出来进行识别，然后组成牌照号码输出。
车辆检测
车辆检测可以采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技术、视频检测等多种方式。采用视频检测可以避免破坏路面、不必附加外部检测设备、不需矫正触发位置、节省开支，而且更适合移动式、便携式应用的要求。
系统进行视频车辆检测，需要具备很高的处理速度并采用的算法，在基本不丢帧的情况下实现图像采集、处理。若处理速度慢，则导致丢帧，使系统无法检测到行驶速度较快的车辆，同时也难以保证在有利于识别的位置开始识别处理，影响系统识别率。因此，将视频车辆检测与牌照自动识别相结合具备一定的技术难度。
号码识别
为了进行车牌识别，需要以下几个基本的步骤：
1、 牌照定位，定位图片中的牌照位置；
2、牌照字符分割，把牌照中的字符分割出来；
3、牌照字符识别，把分割好的字符进行识别，最终组成牌照号码。
车牌识别过程中，牌照颜色的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常与车牌识别互相配合、互相验证。
一、牌照定位
自然环境下，汽车图像背景复杂、光照不均匀，如何在自然背景中准确地确定牌照区域是整个识别过程的关键。首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索，找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，最后选定一个的区域作为牌照区域，并将其从图像中分离出来。