車(chē)輛識(shí)別系統(tǒng)常見(jiàn)類(lèi)型有車(chē)輛識(shí)別號(hào)碼（VIN）識(shí)別和車(chē)牌識(shí)別。車(chē)輛識(shí)別號(hào)碼由17個(gè)字符組成，不使用字母I和O，分布在車(chē)輛不同部位，其檢驗(yàn)系統(tǒng)由計(jì)算機(jī)控制。車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)以數(shù)字圖像處理等技術(shù)為基礎(chǔ)，硬件有攝像機(jī)等，軟件核心含車(chē)牌定位等算法。車(chē)牌識(shí)別根據(jù)技術(shù)階段又分基于字符模板匹配、基于特征提取和分類(lèi)、基于深度學(xué)習(xí)這三種類(lèi)型。

基于字符模板匹配的車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)，是早期較為常用的一種方式。它通過(guò)建立一個(gè)車(chē)牌字符模板庫(kù)，然后將采集到的圖像中的字符與之進(jìn)行匹配，以此來(lái)實(shí)現(xiàn)車(chē)牌的識(shí)別。在字符清晰、光照條件良好的情況下，這種識(shí)別系統(tǒng)的準(zhǔn)確率相當(dāng)高。然而，一旦字符出現(xiàn)模糊，或者光照不均勻時(shí)，它的識(shí)別效果就會(huì)受到較大影響，準(zhǔn)確率也會(huì)大幅下降。

基于特征提取和分類(lèi)的車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)，則有了一定的進(jìn)步。該系統(tǒng)會(huì)提取車(chē)牌圖像的顏色、紋理、形狀等多種特征，隨后利用支持向量機(jī)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等分類(lèi)算法來(lái)進(jìn)行判別識(shí)別。相較于基于字符模板匹配的系統(tǒng)，它對(duì)于字符模糊、光照不均等復(fù)雜情況，具備更好的魯棒性，能夠在一些較為惡劣的環(huán)境下，依然保持相對(duì)不錯(cuò)的識(shí)別準(zhǔn)確率。

基于深度學(xué)習(xí)的車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)，代表著當(dāng)前車(chē)牌識(shí)別技術(shù)的較高水平。它通過(guò)構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，使用大量經(jīng)過(guò)標(biāo)注的車(chē)牌圖像進(jìn)行訓(xùn)練，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)車(chē)牌的準(zhǔn)確識(shí)別。在面對(duì)各種復(fù)雜場(chǎng)景時(shí)，這種識(shí)別系統(tǒng)展現(xiàn)出了更為卓越的性能，無(wú)論是復(fù)雜的天氣條件，還是復(fù)雜的背景環(huán)境，它都能較為準(zhǔn)確地識(shí)別車(chē)牌。

車(chē)輛識(shí)別系統(tǒng)的這些常見(jiàn)類(lèi)型，各有特點(diǎn)與優(yōu)勢(shì)，在不同的應(yīng)用場(chǎng)景和需求下，發(fā)揮著重要作用，共同保障了車(chē)輛身份識(shí)別的準(zhǔn)確性與高效性，提升了交通管理等領(lǐng)域的運(yùn)行效率 。