車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)有兩種觸發(fā)方式，一種是外設(shè)觸發(fā)，另一種是視頻觸發(fā)。
外設(shè)觸發(fā)工作方式是指采用線圈、紅外或其他檢測(cè)器檢測(cè)車(chē)輛通過(guò)信號(hào)，車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)接受到車(chē)輛觸發(fā)信號(hào)后，采集車(chē)輛圖像，自動(dòng)識(shí)別車(chē)牌，以及進(jìn)行后續(xù)處理。該方法的優(yōu)點(diǎn)是觸發(fā)率高，性能穩(wěn)定；缺點(diǎn)是需要切割地面鋪設(shè)線圈，施工量大。
視頻觸發(fā)方式是指車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)采用動(dòng)態(tài)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)序列圖像分析處理技術(shù)，實(shí)時(shí)檢測(cè)車(chē)道上車(chē)輛移動(dòng)狀況，發(fā)現(xiàn)車(chē)輛通過(guò)時(shí)捕捉車(chē)輛圖像，識(shí)別車(chē)牌照，并進(jìn)行后續(xù)處理。視頻觸發(fā)方式不需借助線圈、紅外或其他硬件車(chē)輛檢測(cè)器。該方法的優(yōu)點(diǎn)是施工方便，不需要切割地面鋪設(shè)線圈，也不需要安裝車(chē)檢器等零部件，但其缺點(diǎn)也十分顯著，由于算法的極限，該方案的觸發(fā)率與識(shí)別率較之外設(shè)觸發(fā)都要低很多。
1、間接法:指通過(guò)識(shí)別安裝在汽車(chē)上的IC卡或條形碼中所存儲(chǔ)的車(chē)牌的信息來(lái)識(shí)別車(chē)牌及相關(guān)信息。IC卡技術(shù)識(shí)別準(zhǔn)確度高，運(yùn)行可靠，可以全天候作業(yè)，但它整套裝置價(jià)格昂貴，硬件設(shè)備十分復(fù)雜，不適用于異地作業(yè);條形碼技術(shù)具有識(shí)別速度快、準(zhǔn)確度高、可靠性強(qiáng)以及成本較低等優(yōu)點(diǎn)，但是對(duì)于掃描器要求很高。此外，二者都需要制定出全國(guó)統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，并且無(wú)法核對(duì)車(chē)、條形碼是否相符，也是技術(shù)上存在的缺點(diǎn)，這給在短時(shí)間內(nèi)推廣造成困難。
2、直接法:基于圖像的車(chē)牌識(shí)別技術(shù)屬于直接法，是一種無(wú)源型汽車(chē)牌照智能識(shí)別方法，能夠在無(wú)任何專(zhuān)用發(fā)送車(chē)牌信號(hào)的車(chē)載發(fā)射設(shè)備情況下，對(duì)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)車(chē)輛或靜止?fàn)顟B(tài)車(chē)輛的車(chē)牌號(hào)碼進(jìn)行非接觸性信息采集并實(shí)時(shí)智能識(shí)別。與間接法識(shí)別系統(tǒng)相比，首先，這種系統(tǒng)節(jié)省了設(shè)備安置及大量資金，從而提高了經(jīng)濟(jì)效益;其次，由于采用了先進(jìn)的計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)，所以可提高識(shí)別速度，較好地解決實(shí)時(shí)性問(wèn)題;再次，它是根據(jù)圖像進(jìn)行識(shí)別，所以通過(guò)人的參與可以解決系統(tǒng)中的識(shí)別錯(cuò)誤，而其他方法是難以與人交互的。
直接法一般有圖像處理技術(shù)，傳統(tǒng)模式識(shí)別技術(shù)及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。
1、圖像處理技術(shù):運(yùn)用圖像處理技術(shù)解決汽車(chē)牌照識(shí)別的研究早始于80年代，但國(guó)內(nèi)外均只是就車(chē)牌識(shí)別中的某一個(gè)具體問(wèn)題進(jìn)行討論，并且通常僅采用簡(jiǎn)單的圖像處理技術(shù)來(lái)解決，并沒(méi)有形成完整的系統(tǒng)體系，識(shí)別過(guò)程是使用工業(yè)電視攝像機(jī)拍下汽車(chē)的工前方圖像，然后交給計(jì)算機(jī)進(jìn)行簡(jiǎn)單的處理，并且終仍需要人工干預(yù)，例如車(chē)輛牌照中省份漢字的識(shí)別問(wèn)題，1985年有人利用常見(jiàn)的圖像處理技木方法提出漢字識(shí)別的分類(lèi)是在抽取漢字特征的基礎(chǔ)上進(jìn)行的，根據(jù)漢字的投影直方圖選取浮動(dòng)閉值，抽取漢字在豎直方向的峰值，利用樹(shù)形查表法進(jìn)行漢字的粗分類(lèi);然后根據(jù)漢字在水平方向的投影直方圖，選取適當(dāng)閉值，進(jìn)行量化處理后，形成一個(gè)變長(zhǎng)鏈碼，再用動(dòng)態(tài)規(guī)劃法，求出與標(biāo)準(zhǔn)模式鏈碼的小距離，實(shí)現(xiàn)細(xì)分米完成漢字省名的自動(dòng)識(shí)別。
2、傳統(tǒng)模式識(shí)別技術(shù)。傳統(tǒng)模式識(shí)別技術(shù)指結(jié)構(gòu)特征法，統(tǒng)計(jì)特征法等。90年代，由于計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的發(fā)展，開(kāi)始出現(xiàn)汽車(chē)牌照識(shí)別的系統(tǒng)化研究。1990年AS.Johnson等運(yùn)用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)和圖像處理技術(shù)實(shí)現(xiàn)了車(chē)輛牌照的自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)。該系統(tǒng)分為圖像分割、特征提取和模板構(gòu)造、字符識(shí)別等三個(gè)部分。利用不同閩值對(duì)應(yīng)的直方圖不同，經(jīng)過(guò)大量統(tǒng)計(jì)實(shí)驗(yàn)確定出車(chē)牌位置的圖像直方圖的閩值范圍，從而根據(jù)特定閩值對(duì)應(yīng)的直方圖分割出車(chē)牌，再利用預(yù)先設(shè)置的標(biāo)準(zhǔn)字符模板進(jìn)行模式匹配識(shí)別出字符。
3、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。近幾年來(lái)，計(jì)算機(jī)及相關(guān)技術(shù)發(fā)達(dá)的一些國(guó)家開(kāi)始探討用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)解決車(chē)牌自動(dòng)識(shí)別問(wèn)題，例如1994年M.M.M.FANHY等就成功地運(yùn)用了BAM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對(duì)車(chē)牌上的字符進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別，BAM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由相同神經(jīng)元構(gòu)成的雙向聯(lián)想式單層網(wǎng)絡(luò)，每一個(gè)字符模板對(duì)應(yīng)著個(gè)BAM矩陣，通過(guò)與車(chē)牌上的字符比較，識(shí)別出正確的車(chē)牌號(hào)碼。