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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。
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。
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）。
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)。
車輛識別在拍照之前，當然是要識別車輛確實是進入了攝像頭的佳焦距位置了，車牌識別系統才會采集車輛的圖像。所以，識別車輛就是車牌識別的步。那么，如何識別車輛呢？有很多辦法，其中紅外法是常用的辦法。因為攝像頭和系統是被動采集數據的，所以它不知道什么時候該拍照。當車輛進入拍攝區域，紅外射線會被車輛遮擋，這個時候攝像頭和系統聯動，就會拍下車輛的照片，以供后續車牌識別之用。當然了，這種簡單的紅外遮擋法測是否有車輛進入，人或者其他物體遮擋了紅外線，也會誘發拍照。
圖形檢索，定位車牌圖片處理到這一步，來了——車牌檢索。動腦筋的朋友可能已經意識到了，車牌是規則的長方形，我們只要找二值化后圖片里的長方形就好了。問題來了，你找長方形，問題是有些車輛的撒熱窗就是長方形。愛動腦筋的小伙伴已經注意到了，車牌的長寬比與車身其他位置的形狀長寬比不同。掌握了上面的基本常識，那么我們距離找到車牌就更近了。計算機掃描整個二值化的圖片，由左到右，由上到下，把顏色從黑到白或者由白到黑的像素全部記錄下來。然后根據這些像素來計算哪個區域是長方形，并且符合車牌的比例。
