车牌识别系统要综合应用多种手段提取车牌区域，对汽车牌照的精确定位并最终完成对汽车牌照的识别。因此车牌识别系统要应对多种复杂环境，如车流量高峰期、照射反光、车牌污染等。利用模拟人脑智能的ANN，在识别车牌时能进行联想记忆与推理，能够较好地解决字符残缺不完整而无法识别的问题。
车牌识别系统进行车牌识别时，通常需要以下几个步骤：
1、牌照的定位，定位图片中的牌照位置；
2、牌照字符的分割，就是将牌照中的字符给分割出来；
3、牌照字符的识别，将分割好的字符分别进行识别，最后组成牌照号码。
在车牌识别的过程中，牌照颜色识别的依据和算法不同，在上述步骤中实现，通常与车牌识别相互配合、相互验证。
PC端车牌识别算法，广泛应用于智能交通系统、出入口管理系统、公安图帧系统、移动警务系统等多种行业都已实现成功运用。移动端车牌识别SDK，广泛应用于警务通（巡逻执勤、交警执法）、车辆保险（车险移动查勘）、占道停车管理（占道停车收费）、移动电子jingcha等系统。
