视频触发方法是指利用动态运动目标序列的图像分析和处理技术，实时检测车辆在车道上的运动状态，发现车辆经过时捕获的车辆图像，识别出车牌，从而实现车牌识别的车牌识别系统执行后续处理。视频触发方法不需要线圈、红外或其他硬件车辆探测器。

车牌识别系统

1）间接法：通过识别IC卡中存储的车牌信息或车内安装的条形码来识别车牌及相关信息。IC卡技术具有识别精度高、运行可靠、可全天工作等优点，但整套设备价格昂贵，硬件设备复杂，不适合远程操作。条码技术具有识别速度快、精度高、可靠性好、成本低等优点，但对扫描仪的要求较高。此外，两者都需要建立统一的标准，不可能检查车与条码是否一致，这也是技术上的劣势，很难在短时间内推广。2） 直接方法：基于图像的车牌识别技术是一种直接方法，是一种被动的车牌智能识别方法。它可用于运动状态车辆或静止状态车辆，无需任何车辆传输装置来传输车牌信号。车牌号用于非接触式信息采集和实时智能识别。与间接法辨识系统相比，该系统首先节省了设备布置和大量资金，从而提高了经济效益。其次，由于采用了先进的计算机应用技术，提高了识别速度，较好地解决了实时性问题。第三，它是基于图像识别的，所以系统中的识别错误可以通过人的参与来解决，而其他方法很难与人交互。直接方法一般有图像处理技术、传统模式识别技术和人工神经网络技术。

1）图像处理技术：图像处理技术在解决车牌识别问题上的应用始于20世纪80年代，但在国内外，它只讨论了车牌识别中的一个具体问题，通常只用简单的图像处理技术来解决它并不能形成一个完整的系统。识别过程是用工业电视摄像机拍摄车头图像，然后交给计算机进行简单处理。，需要人工干预，如车牌中的汉字识别。1985年，利用常用的图像处理技术，提出了基于汉字提取的汉字识别与分类方法。根据汉字投影直方图，选取浮动闭合值，提取汉字在垂直方向上的峰值。采用表格法对汉字进行粗略分类，然后根据汉字在水平方向的投影直方图，选择合适的闭合值，再进行量化处理，形成可变长链码，然后用动态规划的方法找到标准的模式链代码。当达到小距离时，细分器用于中文姓名的自动识别。

2）传统模式车牌识别系统。传统的模式识别技术主要有结构特征法、统计特征法等。20世纪90年代，随着计算机视觉技术的发展，车牌识别的系统研究开始出现。1990年，作为。Johnson等人。利用计算机视觉技术和图像处理技术，实现了车牌自动识别系统。系统分为三个部分：图像分割、特征提取和模板构建、字符识别。利用不同的直方图对应不同的阈值，利用大量的统计实验确定图像直方图的阈值范围，从而根据直方图对应的特定阈值对车牌进行分割，然后为模式预设标准字符模板。匹配身份角色。

3）人工神经网络技术。近年来，一些拥有先进计算机及相关技术的开始探索利用人工神经网络技术解决车牌自动识别问题。例如，1994年，mmmfanha成功地利用BAM神经网络方法对车牌BAM上的字符进行了车牌识别系统。神经网络是由同一神经元组成的双向关联单层网络。每个字符模板对应一个的BAM矩阵，并通过与车牌上的字符进行比较来识别正确的车牌号。采用BAM神经网络的缺点是非反射式识别系统的分辨率与存储容量和处理速度不一致。