車牌識別系統針對這些基礎的算法有了更進一步，深層次的運用。解決了在復雜背景的圖象中如何準確而迅速地定位分割牌照區域一體化攝像機專指可自動聚焦、鏡頭內建的攝像機。與傳統攝像機相比，一體化攝像機體積小巧、美觀，安裝、使用方便，監控范圍廣、等優點。而車牌識別一體機則是在一體化攝像機上加入車牌識別的功能，車牌識別一體攝像機針對停車場行業，推出的基于嵌入式的智能高清車牌識別一體機產品，集車牌識別、攝像、前端儲存、補光等一體，基于車牌自動曝光控制算法，成像。具有性能、多功能、高適應性、強穩定性等特點。

支持牌照類型:普通藍牌、黑牌、黃牌、雙層黃牌、警車車牌、新式車牌、新式軍牌、使館車牌、港澳進出大陸車牌。折疊編輯本段核心特色優化的嵌入式車牌識別算法:綜合識別率99.58%;的成像自動控制:自動跟蹤光線變化、有效抑制順光和逆光;夜間抑制汽車大燈;補光燈基于圖像分析算法進行控制，避免了傳統基于光敏電阻補光的不穩定性;可脫機運行:前置數據存儲功能;無車牌車輛智能處理:多觸發機制無車牌(或嚴重污損等)車輛的正常通行管理;

在高速路的各個出入口安裝車牌識別設備，車輛駛入時識別車輛牌照將入口資料存入收費系統，車輛到達出口時再次識別其牌照并根據牌照信息調用入口資料，結合出入口資料實現收費管理。這種應用可以實現自動計費并可防止作弊，避免了應收款的流失。

自然環境下，汽車圖像背景復雜、光照不均勻，如何在自然背景中準確地確定牌照區域是整個識別過程的關鍵。對采集到的視頻圖像進行大范圍相關搜索，找到符合汽車牌照特征的若干區域作為候選區，然后對這些侯選區域做進一步分析、評判，后選定一個佳的區域作為牌照區域，并將其從圖像中分離出來。

紅外光路線是指利用車牌反光和紅外光的光學特性，用紅外攝像機采集車輛灰度圖像，由于紅外特性，車輛圖像上幾乎只能看見車牌，然后用黑白圖像處理方法識別車牌。950nm的紅外照明裝置可抓拍到很好的反光車牌照圖像。因紅外光是不可見光，它不會對駕駛員產生視覺影響。另外，紅外照明裝置提供的是不變的光，所抓拍的圖像都是一樣的，不論是在一天中明亮的時候，還是在一天中暗的時候。的例外是在白天，有時會看到一些牌照周圍的細節，這是因為晴朗天氣時太陽光的外光波的影響。采用紅外燈的缺點就是所捕獲的車牌照圖像不是彩色的，不能獲取整車圖像，并且嚴重依賴車牌反光材料。

通過一些后續處理技術其可以實現停車場出入口收費管理、盜搶車輛管理、高速公路超速自動化管理、闖紅燈電子警察、公路收費管理等等功能。對于維護交通安全和城市治安，防止交通堵塞，實現交通全自動化管理有著現實的意義。我國標準汽車牌照是由漢字、英文字母和阿拉伯數字組成，漢字識別與字母和數字的識別有很大的區別，漢字的識別增加了識別的難度；

人工神經網絡技術，計算機及相關技術發達的一些國家開始探討用人工神經網絡技術解決車牌自動識別問題，例如1994年M.M.M.FANHY等就成功地運用了BAM神經網絡方法對車牌上的字符進行自動識別，BAM神經網絡是由相同神經元構成的雙向聯想式單層網絡，每一個字符模板對應著個BAM矩陣，通過與車牌上的字符比較，識別出正確的車牌號碼。

為了測試一個車牌識別系統識別率，需要將該系統安裝在一個實際應用環境中，全天候運行24小時以上，采集至少1000輛自然車流通行時的車牌照進行識別，并且需要將車輛牌照圖像和識別結果存儲下來，以便調取查看。然后，還需要得到實際通過的車輛圖像以及正確的人工識別結果。之后便可以統計出以下識別率：
在日常錄入違法號牌信息中發現車輛號牌信息與系統顯示的車牌信息不符時，民警通過核查車輛信息后，把有違反交通法規的車輛信息錄入指揮中心的黑名單報警系統。此車在轄區內行駛時，號牌會被系統自動識別報警。