车辆号牌是车辆唯一身份证，它的特殊性与重要性决定车牌识别系统成为城市智能交通管理系统中不可或缺的重要组成部分。车牌识别基于图像分割和图像识别理论，对含有车牌识别车辆号牌的图像进行分析处理，从而确定牌照在图像中的位置，并进一步提取和识别出文本字符。车牌识别过程包括车辆检测——图像采集——预处理——车牌定位——字符分割——字符识别——结果输出，其运行流程如下图所示：

图像采集：一般两种方式：视频流识别，静态图片采集。

预处理 ：根据对现场环境和已经拍摄到的图像的分析得出结论，实现相机的自动曝光处理、自动白平衡处理、自动逆光处理、自动过爆处理等，并对图像进行噪声过滤、对比度增强、图像缩放等处理。

车牌定位：依据纹理特征、颜色特征和形状特征等信息，采用投影分析、连通域分析、机器学习等算法检测车牌。

字符分割：基于车牌的二值化结果或边缘提取结果，利用字符的结构特征、字符间的相似性、字符间间隔等信息，一方面把单个字符分别提取出来，也包括粘连和断裂字符等特殊情况的处理；另一方面把宽、高相似的字符归为一类从而去除车牌边框以及一些小的噪声。

字符识别：经过机器学习或与字符数据库模板进行匹配，最后选取匹配度最高的结果作为识别结果。目前比较流行的字符识别算法有：模板匹配法、人工神经网络法、支持向量机法和Adaboost分类法等。

输出结果：输出车牌识别的结果

这一点作为行业的龙头底层技术提供企业，北京文通科技结合国内最高学府清华大学实验室专业技术，研发出远高市场平均水平的识别技术，成立多年已经为上万家企业提供了除车牌识别外，各类识别技术的集成。