直接法一般有图像处理技术，传统模式识别技术及人工神经网络技术。
1)图像处理技术:运用图像处理技术解决汽车牌照识别的研究最早始于80年代，但国内外均只是就车牌识别中的某一个具体问题进行讨论，并且通常仅采用简单的图像处理技术来解决，并没有形成完整的系统体系，识别过程是使用工业电视摄像机拍下汽车的工前方图像，然后交给计算机进行简单的处理，并且最终仍需要人工干预，例如车辆牌中省份汉字的识别问题，小区车牌识别多少钱，1985年有人利用常见的图像处理技木方法提出汉字识别的分类是在抽取汉字特征的基础上进行的，小区车牌识别价格，根据汉字的投影直方图选取浮动闭值，抽取汉字在竖直方向的峰值，利用树形查表法进行汉字的粗分类;然后根据汉字在水平方向的投影直方图，选取适当闭值，进行量化处理后，形成一个变长链码，再用动态规划法，小区车牌识别厂家，求出与标准模式链码的最距离，实现细分米完成汉字省名的自动识别。
2)传统模式识别技术。传统模式识别技术指结构特征法，唐山车牌识别，统计特征法等。90年代，由于计算机视觉技术的发展，开始出现汽车照识别的系统化研究。1990年AS.Johnson等运用计算机视觉技术和图像处理技术实现了车辆照的自动识别系统。该系统分为图像分割、特征提取和模板构造、字符识别等三个部分。利用不同闽值对应的直方图不同，经过大量统计实验确定出车牌位置的图像直方图的闽值范围，从而根据特定闽值对应的直方图分割出车牌，再利用预先设置的标准字符模板进行模式匹配识别出字符。
车牌识别技术要求能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来，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，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%。
在停车场管理中，车牌识别技术也是识别车辆身份的主要手段。在《停车库(场)车辆图像和号牌信息采集与传输系统技术要求》中，车牌识别技术成为车辆身份识别的主要手段。
车牌识别是由图像识别处理技术发展而来，可以在识别到车牌图像上的号码，再发送到后台系统处理核对车辆的身份，核对无误后，将允许车辆出入停车场，小区等场所，具有安全快速的特点。
车联网是一个巨大的互动信息网络，由车辆位置，速度和路线等数据组成。通过GPS，传感器，图像处理等设备，车辆可以完成自身环境和状态信息的收集; 通过互联网技术，所有车辆都可以将各种信息传输到中央处理器; 通过计算机技术，可以对大量车辆上的这些信息进行分析和处理，以计算不同车辆的佳路线，及时报告路况。
车牌识别结合车联网，可以利用双方的优点实现停车无人管理化。从车位预约、路线规划、车位信息、计时计费全程无需人工干预，节省大量的人力成本，还能提升停车场的形象，给车主带来更好的体验。
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