自然環境下，汽車圖像背景復雜、光照不均勻，如何在自然背景中準確地確定牌照區域是整個識別過程的關鍵。首先對采集到的視頻圖像進行大范圍相關搜索，找到符合汽車牌照特征的若干區域作為候選區，然后對這些侯選區域做進一步分析、評判，最后選定一個最佳的區域作為牌照區域，并將其從圖像中分離出來。

牌照字符識別方法主要有基于模板匹配算法和基于人工神經網絡算法。基于模板匹配算法首先將分割后的字符二值化并將其尺寸大小縮放為字符數據庫中模板的大小，然后與所有的模板進行匹配，選擇最佳匹配作為結果。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。

完成牌照區域的定位后，再將牌照區域分割成單個字符，然后進行識別。字符分割一般采用垂直投影法。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符間或字符內的間隙處取得局部最小值的附近，并且這個位置應滿足牌照的字符書寫格式、字符、尺寸限制和一些其他條件。利用垂直投影法對復雜環境下的汽車圖像中的字符分割有較好的效果。

車牌識別云臺攝像機通過光抑制屏蔽，電子快門調節，寬動態功能等來實現抓拍車牌：

強光屏蔽：在低照度彩色攝像機的基礎上，通過軟件的功能，把圖像中最亮的部分遮擋。

作為智能交通領域確定車輛身份的最重要手段，車牌識別技術為實現交通的智能管理發揮了很大作用，在各項工作中都有車牌識別技術的滲透。

未來，隨著我國城市化進程發展的提速，交通壓力將更加嚴峻，因此智能化交通管理將是今后交通發展的大方向。而作為智能化交通管理體系中的重要核心，車牌識別系統也將得到進一步扶持和發展。專家預測，未來車牌識別技術將有更廣泛的應用，屆時車牌識別系統行業也將面臨大洗牌，只有擁有自主核心技術并且產品質量達標的公司才能過關，這也是車牌識別技術走向快速發展階段的必經之路。