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)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。

 車(chē)牌定位:盤(pán)算推算邊沿圖片的投影而積,追求峰谷點(diǎn),大意明確車(chē)牌位置,再盤(pán)算推算此連通域內(nèi)的寬高比,剔除不在域值界線內(nèi)的連通域.末了得到的便為車(chē)牌地區(qū).字符支解:使用投影勘測(cè)的字符定位支解步驟得到單個(gè)的字符.字符辨認(rèn):使用模板成婚的步驟與數(shù)據(jù)庫(kù)中的字符實(shí)行成婚從而確當(dāng)山字符,得到末了的汽車(chē)執(zhí)照,包含英文字母和數(shù)字.

  汽車(chē)執(zhí)照自動(dòng)辨認(rèn)車(chē)牌辨認(rèn)一體機(jī)體系是在交通監(jiān)控的底子上引入了數(shù)字錄相技巧和盤(pán)算推算機(jī)消息拾掇技巧,采取優(yōu)xiu的圖片辦理,造型辨認(rèn)和人工智能技巧,衛(wèi)網(wǎng)絡(luò)通信技巧.通過(guò)對(duì)圖片的搜羅和辦理,得到更多的消息,從而抵達(dá)更高的智能化水準(zhǔn).

  圖片辨認(rèn)是近年來(lái)成長(zhǎng)起來(lái)的一門(mén)學(xué)科,它以鉆研某些對(duì)象或過(guò)程(統(tǒng)稱(chēng)圖片)的分類(lèi)與捕述為首要正文.每個(gè)圖片辨認(rèn)體系首要包含3部門(mén):①圖片消息獲得;②圖片消息加工和辦理、抽取特征;③判別或分類(lèi).基于衛(wèi)通信的執(zhí)照自動(dòng)辨認(rèn)監(jiān)控體系它也許自動(dòng),及時(shí)地勘測(cè)車(chē)輛通過(guò)和辨認(rèn)汽車(chē)執(zhí)照,從而監(jiān)控車(chē)輛的收錢(qián),闖關(guān),久費(fèi)與各哪類(lèi)作征象.

車(chē)牌識(shí)別技術(shù)要求能夠?qū)⑦\(yùn)動(dòng)中的汽車(chē)牌照從復(fù)雜背景中提取并識(shí)別出來(lái)，通過(guò)車(chē)牌提取、圖像預(yù)處理、特征提取、車(chē)牌字符識(shí)別等技術(shù)，識(shí)別車(chē)輛牌號(hào)，目前的技術(shù)水平為字母和數(shù)字的識(shí)別率可達(dá)到96%，漢字的識(shí)別率可達(dá)到95%。

在停車(chē)場(chǎng)管理中，車(chē)牌識(shí)別技術(shù)也是識(shí)別車(chē)輛身份的主要手段。在《停車(chē)庫(kù)(場(chǎng))車(chē)輛圖像和號(hào)牌信息采集與傳輸系統(tǒng)技術(shù)要求》中，車(chē)牌識(shí)別技術(shù)成為車(chē)輛身份識(shí)別的主要手段。