系統(tǒng)進(jìn)行視頻車輛檢測(cè)，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(shí)現(xiàn)圖像采集、處理。若處理速度慢，則導(dǎo)致丟幀，使系統(tǒng)無(wú)法正確檢測(cè)到行駛速度較快的車輛，同時(shí)也難以在有利于識(shí)別的位置開(kāi)始識(shí)別處理，影響系統(tǒng)識(shí)別率。因此，將視頻車輛檢測(cè)與牌照自動(dòng)識(shí)別相結(jié)合具備一定的技術(shù)難度。

字符識(shí)別方法目前主要有基于模板匹配算法和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法?；谀０迤ヅ渌惴▽⒎指詈蟮淖址祷?并將其尺寸大小縮放為字符數(shù)據(jù)庫(kù)中模板的大小，然后與所有的模板進(jìn)行匹配，后選佳匹配作為結(jié)果?；谌斯ど窠?jīng)元網(wǎng)絡(luò)的算法有兩種：一種是先對(duì)待識(shí)別字符進(jìn)行特征提取，然后用所獲得特征來(lái)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分配器；另一種方法是直接把待處理圖像輸入網(wǎng)絡(luò)，由網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)實(shí)現(xiàn)特征提取直至識(shí)別出結(jié)果。

采用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)識(shí)別車牌的流程通常都包括車輛圖像采集，車牌定位，字符分割，光學(xué)字符識(shí)別，輸出識(shí)別結(jié)果5個(gè)步驟。車輛圖像的采集方式?jīng)Q定了車牌識(shí)別的技術(shù)路線。目前國(guó)際ITS通行的兩條主流技術(shù)路線是自然光和紅外光圖像采集識(shí)別。自然光和紅外光不會(huì)對(duì)人體產(chǎn)生不良的心理影響，也不會(huì)對(duì)環(huán)境產(chǎn)生新的電子污染，屬于綠色環(huán)保技術(shù)。

識(shí)別速度決定了一個(gè)車牌識(shí)別系統(tǒng)是否能夠滿足實(shí)時(shí)實(shí)際應(yīng)用的要求。一個(gè)識(shí)別率很高的系統(tǒng)，如果需要幾秒鐘，甚至幾分鐘才能識(shí)別出結(jié)果，那么這個(gè)系統(tǒng)就會(huì)因?yàn)闈M足不了實(shí)際應(yīng)用中的實(shí)時(shí)要求而毫無(wú)實(shí)用意義。例如，在高速公路收費(fèi)中車牌識(shí)別應(yīng)用的作用之一是減少通行時(shí)間，速度是這一類應(yīng)用里減少通行時(shí)間、避免車道堵車的有力保障。國(guó)際交通技術(shù)提出的識(shí)別速度是1秒以內(nèi)，越快越好。

車牌識(shí)別是停車場(chǎng)用于識(shí)別車輛信息的管理系統(tǒng)之一，該技術(shù)能夠提取出行駛中的車輛的牌照并進(jìn)行識(shí)別，目前的技術(shù)水平車牌識(shí)別率可達(dá)到99.7%，車牌識(shí)別技術(shù)可以的識(shí)別出車輛車牌號(hào)，與傳統(tǒng)的人工作業(yè)相比，無(wú)論是臨時(shí)車、內(nèi)部車輛、訪客車甚至是未經(jīng)許可的車輛，車牌識(shí)別系統(tǒng)都可以對(duì)其進(jìn)行圖像信息的捕獲，并上傳至數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)。

車牌管理系統(tǒng)還有車位引導(dǎo)的功能，車主可以通過(guò)引導(dǎo)屏幕，了解停車場(chǎng)車位情況，方便停車。車牌識(shí)別系統(tǒng)采用現(xiàn)代管理方法，對(duì)車輛和人員科學(xué)管理，減少了停車排隊(duì)擁堵現(xiàn)象，提高車輛管理的安全性。