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基于機器學習的辦法包含根據(jù)邏輯回歸模型的定位方法和基于神經(jīng)網(wǎng)絡的定位方法。比如，我們能使用這些。opencv所提供的根據(jù)haar特點聯(lián)級分類算法，練習車牌定位系統(tǒng)軟件。可是此方法的練習十分用時，歸類的定位高效率也不高。因而，在目標方向層面，基于神經(jīng)網(wǎng)絡的辦法是流行方式。在基于神經(jīng)網(wǎng)絡的定位方法中，通常采用神經(jīng)網(wǎng)絡的個人目標特點。因為神經(jīng)網(wǎng)絡移動不會改變，在學習中能夠加上候選區(qū)域，對候選區(qū)域進行篩選。恰當?shù)姆诸惡蜻x區(qū)域是目標方向位置。這類方法很多實體模型，例如RCNN，fasterRCNN，SSD等。

字符分割
字符分割任務是把幾列或多做標識符圖像中的每一個標識符從全部圖像中切成單獨標識符圖象。傳統(tǒng)字符分割優(yōu)化算法能夠分為兩種:立即分割法和根據(jù)圖象組織學的分割法。立即切分方式簡易，根據(jù)一些先驗知識，如車牌號標識符遍布，協(xié)助一些基本的投射算法實現(xiàn)切分；根據(jù)組織學的劃分方式選用圖像分割、澎漲浸蝕等工藝來決定標識符圖象位置。傳統(tǒng)字符分割優(yōu)化算法也對外部影響比較敏感，如車牌號坡度、標識符破損黏連等。車牌號標識符正確的切分對字段的鑒別尤為重要，只會在恰當切分的情形下才能保證識別精確性。伴隨著神經(jīng)元網(wǎng)絡現(xiàn)代邏輯飛速發(fā)展，端對端的圖像分類識別系統(tǒng)也獲得了非常大的創(chuàng)新，因此大多都是OCR手機軟件慢慢解決傳統(tǒng)字符分割解決，根據(jù)鑒別互聯(lián)網(wǎng)立即鑒別好幾個標識符。

圖像識別
圖像識別是以包括一個或幾個標識符的照片中獲取字符代碼的一個過程。最典型的圖像識別方法是什么基于機器學習的圖像分類方式。在圖像分類方式中，圖象只有導出一個歸類，換句話說，圖象只有包括一個字符圖象。這就需要字符分割具有較高的精確性。另一種鑒別方法都是基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡的端對端圖像識別方式。此方法把整個車牌圖片鍵入互聯(lián)網(wǎng)，神經(jīng)元網(wǎng)絡將會導出全部標識符。端對端方式直接到除開字符分割全過程，防止了字符分割不正確導致的穩(wěn)定損害，但端對端方式還對車牌號歪斜等其它影響比較敏感。