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车牌识别系统技术是利用了车辆动态或者是静态的图片进行牌照号码、牌照颜色识别的模式来进行识别的技术。通过对图形的采集和处理，能够自动完成车牌自动识别的功能，下面艾威尔带大家了解以下内容：
从一幅图像中自动提取车牌图像，自动分割字符，进而对字符进行识别。
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。
某些牌照识别系统还具有通过视频图像判断车辆驶入视野的功能称之为视频车辆检测。一个完整的牌照识别系统应包括车辆检测、图像采集、牌照识别等几部分 。
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。牌照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。
车牌识别系统现在在我们的生活中现在是经常可以见到的，在车牌识别的系统中前端硬件识别一体式摄像机适应市场需求，目前得到了广大客户的喜爱，车牌识别的系统中有很多的方式，那它们都是有什么特点呢？下面就让艾威尔带你来了解一下！
软识别与硬识别的优势对比：
1、分析识别模式：
硬识别系统：采用视频流分析识别，对监控范围内的视频流进行全天候实时分析；
软识别系统：图片分析识别，对到达指定范围内的车辆进行拍照，再对照片进行分析；当车辆位置不佳时，识别易出错。
2、触发识别方式：
硬识别系统：地感和视频触发可选，不需增加检测设备，无需破坏地面或增加工程，24小时采集图像。
软识别系统：地感、红外等外设车辆检测设备触发；需要一定的工程量。
现在车牌识别在我们的生活中经常的见到，它现在的应用也非常广泛，目前，由于车牌识别系统能够使车辆进出停车场时，不用停车刷卡就可以进出，加快了车辆通行速度，省去了卡片管理的工作，同时减少了管理人员的开支，所以被广泛应用在各大停车场中。但是车牌识别有时往往会出现识别错误的情况，如何解决这一问题从而提高识别率呢？ 下面就让艾威尔带你来了解一下！
从内因上看，车牌识别系统的基础是车牌识别算法，而车牌识别算法由空间复杂度和时间复杂度来组成，分为五种不同的特性： 1、有穷性即算法的演变过程是有限的，不可能无限制的演算； 2、确切性即算法的每一个演算步骤多有确切的定义； 3、输入项即具体的车牌图像； 4、输出项即车牌的识别结果； 5、可行性即车牌识别的效果。 通过优化以上五项特性，从根本上优化车牌识别算法是提高车牌识别率的一个方法。