Šiame darbe aprašytas automobilio numerio identifikavimo uždavinys, šio uždavinio skaidymas į smulkesnes užduotis, tokias kaip numerio lokalizavimas nuotraukoje, numerio suskaidymas į atskirus simbolius, bei rastų simbolių identifikavimas. Kiekvienai šiai užduočiai realizuota po du algoritmus. Numerio lokalizavimo algoritmai remiasi kontūrų išskyrimu ir spalvų intensyvumu, bei morfologinėmis operacijomis nuotraukoje. Surasto numerio skaidymo į simbolius algoritmai remiasi statistiniu pasiskirstymu bei objektų išskyrimu. Simboliams atpažinti panaudota koreliacijos skaičiavimas tarp šablonų ir atpažįstamojo simbolio, bei dirbtinis neuroninis tinklas. Taip pat apžvelgta šiuo metu pasaulyje naudojamas technologijas ir algoritmai, sprendžiantys šį uždavinį bei palyginti rezultatai su savais. / This paper describes the task of vehicle number identification. It is further divided into smaller tasks, such as the localization of the number in the picture, the splitting of the number into individual symbols and the identification of the located symbols. Two algorithms were allocated for each task. The number localization algorithm is based on the exclusion of the contours, colour intensity and morphological operations in the picture. The algorithms used to divide the symbols of the identified number are based on the statistical distribution and object separation. Correlation calculation is used between the templates, identifiable symbol and artificial neural network. Moreover, the paper discusses the technologies and algorithms currently used across the world when dealing with such task, and compares it with the results of this paper.