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。

例如一個車牌系統在白天有90%以上的準確度，到了傍晚就降到80%，夜間又降到70%，這種不穩定的系統，比起全天候平均擁有70%準確度的車牌辨識系統更難于整合。因為使用者會認為，既然白天的辨識率有90%，那全天候的準確率都要達到90%才合理，這樣的規格還不包括奇怪的環境干擾(暴雨襲擊、冰雹、濃霧區段等)，與架設環境限制(高度限制、風大搖晃限制、不容易遭受人為破壞等)。

幾乎每家都宣稱擁有高辨識率，但為了避免事后因為雙方對產品認知有差異，而將運作不良的責任互相推托，用戶在采購車牌辨識系統時，不妨要求實地測試，而且測試時間好超過兩個禮拜，比較能判斷辨識結果是否“言過其實”。因為多變的環境，兩個禮拜應該可以對于場域可能影響辨識率的情形，大約掌握了八成，如果只是測一天、甚至幾個小時，是無法了解的。

停車場車輛牌照識別系統的工作原理如下：1.系統通過視頻采集接口采集攝像頭攝入包含車牌的視頻圖像；2.再對動態采集到的圖像進行處理以克服圖像干擾，改善識別效果；3.接著在動態采集到的圖像中自動找到車牌的位置也就是邊緣檢測，并分割出單個字符的矩形區域；4.對車牌進行二值化,后把規整好的字符輸入字符識別系統進行識別。

車牌識別停車場系統工作原理：停車場車牌自動識別系統是以計算機技術、圖像處理技術、模糊識別為基礎，建立車輛的特征模型，識別車輛特征，如號牌、車型、顏色等。它是一個以特定目標為對象的計算機視覺系統，能從一幅圖像中自動提取車牌圖像，自動分割字符，進而對字符進行識別。它運用的圖像處理、模式識別和人工智能技術，對采集到的圖像信息進行處理，能夠實時準確地自動識別出車牌的數字、字母及漢字字符，并直接給出識別結果，使得車輛的電腦化監控和管理成為現實。停車場車牌自動識別系統既然是“系統”，當中軟硬件架構的好壞，當然會影響“呈現的結果”。至于什么樣的軟件跟硬件，適合什么樣的環境，這就因環境而異，因為不同的應用環境，對于辨識率的要求未必相同，現在各大廠商都選擇了自己善長的場景并對其算法做了針對性的處理，比如火眼臻睛車牌識別系統就是針對停車場的，他對停車場的大角度，雨霧天氣，順逆光等場景做了的算法處理機制。