车牌识别系统(Vehicle License Plate Recognition，VLPR) 是指能够检测到受监l控路面的车辆并自动提取车辆l牌照信息（含汉字字符、英文字母、阿拉伯数字及号牌颜色）进行处理的技术。此外，二者都需要制定出***统一的标准，并且无法核对车、条形码是否相符，也是技术上存在的缺点，这给在短时间内推广造成困难。车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成部分之一，应用十分广泛。它以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础，对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频序列进行分析，得到每一辆汽车唯l一的车牌号码，从而完成识别过程。

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直接法一般有图像处理技术，传统模式识别技术及人工神经网络技术。

1)图像处理技术:运用图像处理技术解决汽车牌l照识别的研究始于80年代，但国内外均只是就车牌l识别中的某一个具体问题进行讨论，并且通常仅采用简单的图像处理技术来解决，并没有形成完整的系统体系，识别过程是使用工业电视摄像机拍下汽车的工前方图像，然后交给计算机进行简单的处理，并且仍需要人工干预，例如车辆l牌照中省份汉字的识别问题。这样，其有效工作时间不到固定设备的七分之一，如果考虑雨雪雾等天气原因和其他人为因素，其实际工作时间往往不到固定设备的十分之一。

传统模式识别技术。传统模式识别技术指结构特征法，统计特征法等。FANHY等就成功地运用了BAM神经网络方法对车牌上的字符进行自动识别，BAM神经网络是由相同神经元构成的双向联想式单层网络，每一个字符模板对应着唯l一个BAM矩阵，通过与车牌上的字符比较，识别出正确的车牌号码。90年代，由于计算机视觉技术的发展，开始出现汽车牌照识别的系统化研究。1990年AS.Johnson等运用计算机视觉技术和图像处理技术实现了车辆l牌照的自动识别系统。该系统分为图像分割、特征提取和模板构造、字符识别等三个部分。利用不同闽值对应的直方图不同，经过大量统计实验确定出车牌位置的图像直方图的闽值范围，从而根据特定闽值对应的直方图分割出车牌，再利用预先设置的标准字符模板进行模式匹配识别出字符。

读标签车号：当装有电子标签的机车或货物列车经过天线发射的微波信号作用范围内时，标签依据内存数据对微波信号进行反射调制，天线接收到经标签调制的信号，传送给RF射频装置，RF射频装置对此信号解调、放大等处理后送给计算机的读取卡，计算机进行译码和数据处理，识别出车号数据并把此数据放置到缓冲区暂存。·车牌定位：通过形态学滤波等方式，使车牌区域连通，并根据车牌的先验知识，对联通区域进行筛选。

车辆称重：电子轨道衡是机电一体化设备，由整体基础道床、机械称量台面、传感器、接线盒、称重转换器、计算机、轨道衡工作软件等几部分组成，实现动态双向全自动称量。