这是车牌识别算法中关键的一步，效果的优劣直接影响到车牌识别率的高低。运用启发式车牌定位算法算法，使得综合号牌检出率高达99.5%。字符识别是整个系统的核xin。在其实际应用中，为关键的问题是字符特征的选择，动态人脸识别系统，如果特征选择不具有很好的区分度，不仅特征维数较大而且还很难获得较好的识别效果。运用的大规模神经网络识别算法，使用综合号牌识别率高达98.5%。
每年生产少于500辆汽车的生产者，其VIN的第三位会使用9字，并会使用2-14位作识别的第二部分。一些生产商会使用VIN的第三位作为汽车车种的分类，例如货车或巴士。以瑞典富豪车厂（Volvo）出产的车辆为例，轿车使用YV1，货车使用YV2，而巴士及客车则使用YV3。在美国和其他很多国家和地区制造的汽车上，车辆识别号（VIN）都是其标识序列号。
车牌号码识别系统是基于车牌识别技术而衍生的一个完整系统。首先将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取出来，丰城人脸识别，通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等技术，识别车辆牌号，输出车牌号码。目前的技术水平为字母和数字的识别率可达到96%，汉字的识别率可达到95%。车牌识别是基于图像分割和图像识别理论，对含有车辆号牌的图像进行分析处理，从而确定牌照在图像中的位置，并进一步提取和识别出文本字符。
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