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，使系統無法正確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。

完成牌照區域的定位后，再將牌照區域分割成單個字符，然后進行識別。字符分割一般采用垂直投影法。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符間或字符內的間隙處取得局部小值的附近，并且這個位置應滿足牌照的字符書寫格式、字符、尺寸限制和一些其他條件。利用垂直投影法對復雜環境下的汽車圖像中的字符分割有較好的效果。

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。

實際應用中，牌照識別系統的識別率與牌照質量和拍攝質量密切相關。牌照質量會受到各種因素的影響，如生銹、污損、油漆剝落、字體褪色、牌照被遮擋、牌照傾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等等；實際拍攝過程也會受到環境亮度、拍攝亮度、車輛速度等等因素的影響。這些影響因素不同程度上降低了牌照識別的識別率，也正是牌照識別系統的困難和挑戰所在。為了提高識別率，除了不斷的完善識別算法，還應該想辦法克服各種光照條件，使采集到的圖像利于識別。

識別速度決定了一個車牌識別系統是否能夠滿足實時實際應用的要求。一個識別率很高的系統，如果需要幾秒鐘，甚至幾分鐘才能識別出結果，那么這個系統就會因為滿足不了實際應用中的實時要求而毫無實用意義。例如，在高速公路收費中車牌識別應用的作用之一是減少通行時間，速度是這一類應用里減少通行時間、避免車道堵車的有力保障。國際交通技術提出的識別速度是1秒以內，越快越好。

車牌識別技術結合測速設備可以用于車輛超速違章處罰，一般用于高速公路。具體應用是：在路上設置測速監測點，抓拍超速的車輛并識別車牌號碼，將違章車輛的牌照號碼及圖片發往各出口；在各出口設置處罰點，用車牌識別設備識別通過車輛并將號碼與已經收到的超速車輛的號碼比對，一旦號碼相同即啟動警示設備通知執法人員處理。與傳統的超速監測方式相比，這種應用可以節省警力，降低執法人員的工作強度，而且安全、、隱蔽，司機需時刻提醒自己不能超速，地減少了因超速引發的事故。

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。

車牌管理系統還有車位引導的功能，車主可以通過引導屏幕，了解停車場車位情況，方便停車。車牌識別系統采用現代管理方法，對車輛和人員科學管理，減少了停車排隊擁堵現象，提高車輛管理的安全性。

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。