基于計算機圖象處理和字符識別技術的車牌自動識別技術，有著極其廣闊的推廣應用前景。
　　1、車牌識別技術在地方上的應用
　　基于計算機數字識別技術的車牌自動識別技術，在收費站、停車場、加油站和居民小區、高級賓館、飯店出入口等場所，有著極其廣闊的推廣應用前景，可以實現車輛的自動監控、自動登記、自動查詢等功能，也可以用于集裝箱，貨運列車的自動抄號等。
　　用于高速公路收費管理：一旦車牌自動識別技術到了實用階段，它可以首先推廣應用到高速公路收費站管理。它可以使高速公路行駛的車輛不必停車而實現收費管理。
　　用于城市交通車輛管理：車牌自動識別技術還可以與汽車的外形、顏色等參數結合起來使用，有其可以適用于城市機動車輛的檔案管理工作、特殊的交通管理工作，能有效地提高交通流量，加強安全保衛工作，如幫助交管部門自動捕捉違章汽車牌照號碼，自動捕獲違章車輛；幫助公安部門自動監測在逃車輛、尋找罪犯汽車，解決通緝車輛、套牌車輛和被盜汽車的自動稽查問題，可以自動告警，通知執勤人員攔查，克服了人工攔查工作量大、漏報率高、工作危險性大等問題。
　　停車場管理：在停車場出、入口處，設有車牌自動識別系統，對進出停車場的車輛自動識別，并根據數據庫中的車牌數據判斷是否是已買（或租）車位的車輛，對已買（或租）的車輛放行，并自動記錄其出入停車場時間，以便出現車輛被盜等情況時查詢，對進入停車場的已買（或租）車位的車輛自動將其車位處的擋車器打開，以便車輛停放；對其它車輛，將自動記錄其出入停車場的時間，以便計時收費，對進入停車場的其他車輛自動分配車位并將其車位處的擋車器打開，以便車輛停放。
　　2、車牌識別技術在部隊的應用
　　車牌自動識別技術作為車輛識別的先迸技術手段，在部隊可以用于以下幾個方面：
　　軍事禁區車輛出、入識別：對某部軍車進行登記，其車牌及外貿、顏色等信息記錄在計算機數據庫中，在該軍事禁區大門處，設置車牌自動識別系統，對進出車輛自動識別，并根據數據中的車牌數據和外貌、顏色等特征參數，判斷是否時該部軍車，對該部軍車自動放行，使其能夠不停車甚至不減速通過，這種快速通行能力會為軍事行動贏得寶貴的時間；同時，自動實施記錄軍車出入大門的時間，以便及時準確地掌握出車情況，實現對車輛的精確管理，如有車輛未按時歸隊，該系統能自動報警；對該部對外車輛，自動識別并禁止通行，按有關規定要求登記、審批后，方可允許其進入。
　　動車場（庫）車輛出、入管理：在車場（庫）出入口設置車牌自動識別系統，對進出車輛自動進行識別并實時記錄車輛出入大門的時間，以便及時準確地掌握出車情況，實現對車輛的精確管理，如有車輛未按時返回，該系統能自動報警。
　　哨所（關卡）車輛通行管理：在哨所（關卡）設置車牌自動識別系統，準許通行車輛的車牌信息輸入計算機數據庫中，可被自動識別并放行，往返一次后，數據庫中的車牌信息隨即刪除；其余車輛自動識別后一律禁止通行并自動報警，通知警衛人員攔查、等級后移交保衛部門處理。
　　三、車牌識別的技術難點
　　車牌識別系統發展迅速，各國公司都相繼推出是何本國車牌特征的LPR系統，LPR研究由于受到多方面的限制，其技術還存在著一些不足。目前車牌識別技術存在的最大的問題是不確定性引起的識別率的問題，特別是針對不同條件LPR系統的滿足適應性條件下的識別率問題。
　　從采用車牌識別技術的高速公路管理部門反饋的信息來看，目前這種技術能夠達到的最大精度只有95％，還有5％的車輛系統識別不出車牌。影響識別率的原因較多，大致歸結于車牌本身的特征和外界特征兩大方面：
　　（1） 車牌的外形設計、制造等多方面因素使得車牌識別系統的復雜性提高， 不確定性增大。這些情況包括：
　　（a） 車牌缺乏統一的標準。根據中華人民和國公共安全行業標準對機動車輛牌的有關規定，車牌的規格、顏色和適用范圍各不相同。例如：小汽車牌用的是藍底白字；大型汽車所用的黃底黑字；軍用或警用的是白底黑字、紅字。缺乏統一的標準，使得車牌識別過程中字符分割難度較大，缺乏統一的模式規則的指 導作用。
　　（b） 車牌的質量無法保證。有些車牌比較臟或已污損，有些車牌的字符模糊不清，對光線的散射性不好。這些不確定性都極大的影響車牌識別的準確率。
　　（c） 車牌附近環境惡劣，有較復雜的外形或擋車器等，不利于車牌定位分割。
　　（2） 外界環境特征也是增加車牌識別系統不確定性，影響識別率的重要因素之一。這些情況包括：
　　（a） 外界光照條件各不相同，白天和晚上光照不同。光照對圖象質量的影響較大。不同光照的角度，對車牌反光的不均勻度影響也較大。不同時間，不同的其后條件，以及背景光、車牌反光程度最終決定了車牌區域的亮度特征。從實驗過程可以看出這些外界條件對車牌的粗定位和精確定位影響較大。
　　（b） 外界背景的復雜度也影響著車牌的定位率。背景中也車牌區域特征相似區域的大小反映了背景的噪聲程度。如與車牌字符相似的背景遠處的廣告牌易影響車牌的粗定位 。
　　四、車牌定位的FPGA硬件實現頂層電路結構
　　本設計使用Atlys Spartan?-6 FPGA 開發套件硬件平臺，利用其上的Xilinx Spartan?-6 XC6LX16-CS324的大容量邏輯資源完成車牌定位的FPAG全硬件設計。車牌定位電路應用的FPGA型號為XC6LX16-CS324，此FPGA具有 2278個slice，32個DSP48A1，Block RAM blocks最大是576kb，2個CMT（4個DCM，2個PLL）。
　　對于本設計的車牌定位電路是一個圖像處理的電路，因此對存儲器資源要求的比較大。在Atlys Spartan?-6 FPGA 開發套件硬件平臺上有48Mbytes 的外部存儲器資源可用。
　　系統整體框圖如下：
　　
　　圖1. 車牌定位的FPGA硬件實現頂層電路結構
　　五、車牌定位的FPGA實現的各個子模塊
　　5.1車牌圖像的預處理
　　圖像預處理的作用是突出圖像中的有用信息，不同的圖像預處理對應于不同的圖像分割以獲得最佳的車牌特征。車牌定位預處理目標是突出車牌區域的特征，抑制其它無用的特征。圖像的預處理包括圖像灰度化、平滑濾波、銳化等內容。
　　5.1.1 圖像的灰度化
　　灰度圖的特征是：只有亮度信息，沒有顏色信息。彩色位圖結構復雜，難以處理，灰度圖較簡單，易于處理。灰度圖的亮度信息，已經足以判斷對車牌進行定位了，所以選擇較容易處理的灰度圖。灰度圖是只含亮度信息不含色彩信息的圖像，其中亮度值量化為256級。灰度圖進行算法處理比較方便，并且更為重要的是可以在FPGA處理時大大的節省存儲空間。
　　首先RGB值一樣，且圖像數據就是調色板索引值，也就是實際的RGB的亮度值，又因調色板是256色的，所以圖像數據中一個字節代表一個。如果是彩色的256色圖，則經過圖像處理算法后，可能會產生不屬于這256種顏色的新顏色，而真彩色RGB圖像必須用三個與圖像尺寸相同的矩陣來存儲，這樣計算代價過大。所以，一般采用256級灰度圖來進行處理。由于采集的圖像是彩色圖像，所以要把彩色圖像轉化為灰度圖像。灰度變換有時又被稱為圖像的對比度增強或對比度拉伸。假定輸入圖像中的一個像素的灰度級為Z，經過T（Z）函數變換后輸出圖像對應的灰度級為Z，其中要求Z和Z都要在圖像的灰度范圍之內。根據T（）形式，可以將灰度變換分為線性變換和非線性變換。具體應用中采用何種T（），需要根據變換的要求而定。灰度變換的具體方法是：首先將原始圖像從RGB空間轉化為YCbCr空間，Y分量包含亮度信息，Cb和Cr分量包含色度和飽和度信息，然后僅提取Y分量生成灰度圖。彩色圖像由RGB空間變換為YCbCr空間的轉換關系為： 彩色圖像由YCbCr空間變換為RGB空間的轉換關系為：