車牌辨識(shí)既然是“系統(tǒng)”，當(dāng)中軟硬件架構(gòu)的好壞，當(dāng)然會(huì)影響“呈現(xiàn)的結(jié)果”。至于什么樣的軟件跟硬件，適合什么樣的環(huán)境，這就必須因環(huán)境而異，因?yàn)椴煌膽?yīng)用環(huán)境，對(duì)于辨識(shí)率的要求未必相同，而這就必須靠經(jīng)驗(yàn)累積。盡管市場上有林林總總的車牌辨識(shí)系統(tǒng)，用對(duì)產(chǎn)品與架構(gòu)，可以省去很多的冤枉錢跟時(shí)間，但更重要的是，工程商與系統(tǒng)整合商需要多方配合及了解，而不是一味的只看重某廠牌比較好、比較便宜，凡事貨比三家不吃虧。利用垂直投影法對(duì)復(fù)雜環(huán)境下的汽車圖像中的字符分割有較好的效果。

這是車牌識(shí)別算法中關(guān)鍵的一步，效果的優(yōu)劣直接影響到車牌識(shí)別率的高低。運(yùn)用啟發(fā)式車牌定位算法算法，使得綜合號(hào)牌檢出率高達(dá)99.5%。字符識(shí)別是整個(gè)系統(tǒng)的核心。在其實(shí)際應(yīng)用中，為關(guān)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(qū)分度，不僅特征維數(shù)較大而且還很難獲得較好的識(shí)別效果。(1)識(shí)別率達(dá)不到100%，不能識(shí)別的車輛會(huì)出現(xiàn)“進(jìn)不來”或出不去的現(xiàn)象。運(yùn)用的大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別算法，使用綜合號(hào)牌識(shí)別率高達(dá)98.5%。

車輛識(shí)別號(hào)碼（Vehicle Identification Number,或車架號(hào)碼），簡稱VIN，是一組由十七個(gè)英數(shù)組成，用于汽車上的一組的號(hào)碼，可以識(shí)別汽車的生產(chǎn)商、引擎、底盤序號(hào)及其他性能等資料。為避免與數(shù)字的1,0混淆，英文字母“I”、“O”、“Q”均不會(huì)被使用。VIN的首三位稱為WMI（World Manufacturer Identifier），用作識(shí)別生產(chǎn)商的名稱及所在國家?；谌斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法有兩種：一種是先對(duì)字符進(jìn)行特征提取，然后用所獲得特征來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分配器。