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;

將車牌識別設備安裝于出入口，記錄車輛的牌照號碼、出入時間，并與自動門、欄桿機的控制設備結合，實現車輛的自動管理。應用于停車場可以實現自動計時收費，也可以自動計算可用車位數量并給出提示，實現停車收費自動管理節省人力、提率。應用于智能小區可以自動判別駛入車輛是否屬于本小區，對非內部車輛實現自動計時收費。在一些單位這種應用還可以同車輛調度系統相結合，自動地、客觀地記錄本單位車輛的出車情況，車牌識別管理系統采用了車牌識別技術，達到不停車、免取卡，有效提高車輛出入通行效率。

在交通管理系統中可以將車輛在某條道路的平均旅行時間作為判斷該道路擁堵狀況的一個參數。安裝車牌識別設備于道路的起止點，識讀所有通過車輛并將牌照號碼傳回交通指揮中心，指揮中心的管理系統根據這些結果就可計算出車輛平均旅行時間。

系統進行視頻車輛檢測，需要具備很高的處理速度并采用的算法，在基本不丟幀的情況下實現圖像采集、處理。若處理速度慢，則導致丟幀，使系統無法檢測到行駛速度較快的車輛，同時也難以在有利于識別的位置開始識別處理，影響系統識別率。因此，將視頻車輛檢測與牌照自動識別相結合具備一定的技術難度。

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。

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。