字符識別方法目前主要有基于模板匹配算法和基于人工神經網絡算法。基于模板匹配算法將分割后的字符二值化,并將其尺寸大小縮放為字符數據庫中模板的大小，然后與所有的模板進行匹配，后選佳匹配作為結果。基于人工神經元網絡的算法有兩種：一種是先對待識別字符進行特征提取，然后用所獲得特征來訓練神經網絡分配器；另一種方法是直接把待處理圖像輸入網絡，由網絡自動實現特征提取直至識別出結果。

當車輛接近出入口的時候，車輛檢測器會自動感應到車輛的到來，然后觸發車牌識別一體機進行圖像抓拍，然后將抓拍的圖像發送到數據處理服務器，安裝在數據服務器上的車牌識別軟件對圖像進行處理，定位出牌照位置，再將車牌中的字符分割出來進行識別，然后組成車牌號碼保存下來，圖像和車牌號碼均保存在數據處理服務器上。

一個車牌識別系統的后臺管理體系，決定了這個車牌識別系統是否好用。清楚地認識到重要的一點是識別率達到是不可能的，因為車牌照污損、模糊、遮擋，或者天氣也許很糟（下雪﹑冰雹﹑大霧等等）。后臺管理體系的功能應該包括：

1、識別結果和車輛圖像數據的可靠存儲，當多功能的系統操作使得網絡出差錯時能保護圖像數據不會丟失，同時便于事后人工排查；

2、有效的自動比對和查詢技術，被識別的車牌照號碼要同數據庫中成千上萬的車牌號碼自動比對和提示報警，如果車牌照號碼沒有被正確讀取時就要采用模糊查詢技術才能得出相對“佳”的比對結果；

3、一個好的車牌識別系統對于聯網運行，還需要提供實時通信、網絡安全、遠程維護、動態數據交互、數據庫自動更新、硬件參數設置、系統故障診斷。

車牌識別系統還是一個非常注重環保的管理系統，無紙票、無卡片，純粹使用車牌識別，人力和設備成本都大大減少了。無票停車系統提供了一個完整的友好的用戶體驗方式，不再使用停車票據，也避免了出入口交通阻塞的可能。這種商業模式正在由解決方案提供商向大中型停車場所提供。停車場管理人員可實行外聘制，所需繳納的管理費技照收入的百分比進行交換。一旦車牌自動識別停車場管理系統能夠普及，成本將不會是壓力。

車牌識別是停車場用于識別車輛信息的管理系統之一，該技術能夠提取出行駛中的車輛的牌照并進行識別，目前的技術水平車牌識別率可達到99.7%，車牌識別技術可以的識別出車輛車牌號，與傳統的人工作業相比，無論是臨時車、內部車輛、訪客車甚至是未經許可的車輛，車牌識別系統都可以對其進行圖像信息的捕獲，并上傳至數據庫存儲。

當車輛進入采用智能車牌識別系統的停車場時，系統通過攝像機快速進行車牌識別并自動拍照，并實現自動抬起擋桿放行，無需刷卡取卡；出停車場時，攝像機會自動識別車牌號碼，通過和系統白名單比對，如果是固定車輛，道閘自動抬桿放行，如果是臨時車輛，系統會自動計算費用，繳費后抬桿放行。