車牌識別過程包括圖像采集、圖像預處理、車牌定位、字符分割、字符識別和結果輸出處理。每個處理過程均須保證其較高的抗干擾能力，只有這樣才能保證識別功能達到滿意的功能品質。

車牌識別系統主要通過兩種方法實現。一個是靜態圖像識別，另一個是動態視頻流識別。靜態圖像識別限于圖像質量、車牌污損度、車牌傾斜等因素。動態視頻流識別需要處理器性能指標，特別是移動終端上的實時車牌識別需要更多的性能優化時，需要更快的識別速度。

1、車牌位置

　　車牌定位的主要任務是從靜態圖片或視頻幀中找到車牌的位置，并將車牌從圖像中分離出來供后續處理模塊使用。車牌定位是影響系統性能的重要因素之一。

　　2、字符分割

　　字符分割的任務是將多列或多行文字圖像中的每個字符從整個圖像剪切到單個文字圖像中。傳統字符分割算法可以歸納為兩類：直接分割、基于圖像形態學的分割。直接分割以車牌字符分布等先驗知識為基礎，支持分割的幾種基本投影算法?；谛螒B學的分割方法利用邊緣檢測、膨脹腐蝕等處理來確定文字圖像的位置。傳統的字符分割算法也對外部干擾敏感，如車牌傾斜、字符污染粘合等。車牌文字的準確分割對文字識別至關重要，如果分割準確，可以保證識別的準確性。隨著神經網絡理論的不斷發展，端到端照片分類識別技術也取得了突破性進展，因此很多軟件逐漸擺脫傳統的字符分割處理，通過識別網絡直接識別多個字符。

　　3、字符識別

　　字符識別是從包含一個或多個字符的圖片中提取字符編碼的過程。字符識別的常用方法是基于機器學習的圖片分類方法。在圖片分類方法中，圖片只能輸出一個分類。也就是說，一幅圖只能包含一個文字圖像。為此，文字分割的準確度要高。另一種識別方法是基于循環神經網絡的完整字符識別方法。