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選擇匹配作為結果。基于人工神經網絡的算法有兩種：一種是先對字符進行特征提取，然后用所獲得特征來訓練神經網絡分配器；另一種方法是直接把圖像輸入網絡，由網絡自動實現特征提取直至識別出結果。實際應用中，車牌識別系統的識別率還與牌照質量和拍攝質量密切相關。然后根據漢字在水平方向的投影直方圖，選取適當閉值，進行量化處理后，形成一個變長鏈碼，再用動態規劃法，求出與標準模式鏈碼的小距離，實現細分米完成漢字省名的自動識別。牌照質量會受到各種因素的影響，如生銹、污損、油漆剝落、字體褪色、牌照被遮擋、牌照傾斜、高亮反光、多牌照、等等；

紅外光路線是指利用反光和紅外光的光學特性，用紅外攝像機采ji車輛灰度圖像，由于紅外特性，車輛圖像上幾乎只能看見車牌，然后用黑白圖像處理方法識別車牌。950nm的紅外照明裝置可抓拍到很好的反光車牌照圖像。在其實際應用中，最為關鍵的問題是字符特征的選擇，如果特征選擇不具有很好的區分度，不僅特征維數較大而且還很難獲得較好的識別效果。因紅外光是不可見光，它不會對駕駛員產生視覺影響。另外，紅外照明裝置提供的是不變的光，所抓拍的圖像都是一樣的，不論是在一天中明亮的時候，還是在一天中暗的時候。

車牌識別一體機（又名車牌識別一體化攝像機）。當貨車進入地磅后，由于車輛已經在系統有了毛重(與車牌號對應)，通過車牌識別一體機，自動識別貨車車牌號碼，系統會自動調出該車輛毛重，可以計算貨物重量，免去很多人工麻煩，也避免了企業由于車輛毛重不準確導致的貨物資產流失現象。對于維護交通安全和城市治安，防止交通堵塞，實現交通自動化管理有著現實的意義。車牌識別系統針對這些基礎的算法有了更進一步，深層次的運用。

車牌識別算法是車牌識別系統的基礎，對圖像進行采ji，然后從車牌紋理出發，應用分開理論建立基于有向分形參數的車牌定位預處理模型，結合投影法提取車牌區域，再將字符進行分割和識別，后輸出結果。車牌定位的方法多種多樣,歸納起來主要有利用梯度信息投影統計；機動車輛駕駛紀錄數據庫記錄有VIN的相關信息，比如車輛的檢查時間、所有權變更時間以及是否涉及嚴重的撞車、翻車或水淹等事故。利用小波變換作分割；車牌區域掃描連線算法；利用區域特性訓練分類器的方法等。