人工神经网络技术。近几年来，计算机及相关技术发达的一些国家开始探讨用人工神经网络技术解决车牌自动识别问题，例如1994年M.M.M.FANHY等就成功地运用了BAM神经网络方法对车牌上的字符进行自动识别，BAM神经网络是由相同神经元构成的双向联想式单层网络，每一个字符模板对应着唯l一个BAM矩阵，通过与车牌上的字符比较，识别出正确的车牌号码。
这种采用BAM神经网络方法的缺点是无映解决识别系统存储容量和处理速度相矛盾的问题。
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一体化识别摄像机模式，亦即直接把识别模块、抓拍控制和车辆检测、照明控制集成在摄像机内部，优点是可以简化系统结构，安装调试相对比较简洁，但是相应地对识别模块和抓拍控制的DSP芯片的处理能力、算法等提出了较高的要求。
另一方面其采用SD卡进行暂存，容量小且在紧急状况时可能存在安全隐患。此类型车牌识别方式以海康、大华为代表；
·嵌入式主机+摄像机模式，识别模块、抓拍控制和车辆检测、照明控制都集成在专门的工控机内，其环境适应性好，湖北车辆识别系统，拥有更丰富的硬件资源，车辆识别系统厂家，信息存储容量与安全性能都更好，故此目前行业应用得也比较多，代表厂商如博康。
例如一个车牌系统在白天有90%以上的准确度，到了傍晚就降到80%，停车场车辆识别系统，夜间又降到70%，这种不稳定的系统，比起全天候平均拥有70%准确度的车牌辨识系统更难于整合。因为使用者会认为，既然白天的辨识率有90%，那全天候的准确率都要达到90%才合理，这样的规格还不包括奇怪的环境干扰(暴雨袭l击、冰雹、浓雾区段等)，与架设环境限制(高度限制、风大摇晃限制、不容易遭受人为破坏等)。
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