人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，計(jì)算機(jī)及相關(guān)技術(shù)發(fā)達(dá)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(dòng)識(shí)別問題，例如1994年M.M.M.FANHY等就成功地運(yùn)用了BAM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對車牌上的字符進(jìn)行自動(dòng)識(shí)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(gè)字符模板對應(yīng)著個(gè)BAM矩陣，通過與車牌上的字符比較，識(shí)別出正確的車牌號(hào)碼。

一個(gè)車牌識(shí)別系統(tǒng)的后臺(tái)管理體系，決定了這個(gè)車牌識(shí)別系統(tǒng)是否好用。清楚地認(rèn)識(shí)到重要的一點(diǎn)是識(shí)別率達(dá)到是不可能的，因?yàn)檐嚺普瘴蹞p、模糊、遮擋，或者天氣也許很糟（下雪﹑冰雹﹑大霧等等）。

圖形檢索，定位車牌圖片處理到這一步，來了——車牌檢索。動(dòng)腦筋的朋友可能已經(jīng)意識(shí)到了，車牌是規(guī)則的長方形，我們只要找二值化后圖片里的長方形就好了。問題來了，你找長方形，問題是有些車輛的撒熱窗就是長方形。愛動(dòng)腦筋的小伙伴已經(jīng)注意到了，車牌的長寬比與車身其他位置的形狀長寬比不同。掌握了上面的基本常識(shí)，那么我們距離找到車牌就更近了。計(jì)算機(jī)掃描整個(gè)二值化的圖片，由左到右，由上到下，把顏色從黑到白或者由白到黑的像素全部記錄下來。然后根據(jù)這些像素來計(jì)算哪個(gè)區(qū)域是長方形，并且符合車牌的比例。