系統(tǒng)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(xiàn)圖像采集、處理。若處理速度慢，則導致丟幀，使系統(tǒng)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(tǒng)識別率。因此，將視頻車輛檢測與牌照自動識別相結(jié)合具備一定的技術(shù)難度。

自然環(huán)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(qū)域是整個識別過程的關(guān)鍵。對采集到的視頻圖像進行大范圍相關(guān)搜索，找到符合汽車牌照特征的若干區(qū)域作為候選區(qū)，然后對這些侯選區(qū)域做進一步分析、評判，后選定一個佳的區(qū)域作為牌照區(qū)域，并將其從圖象中分割出來。

完成牌照區(qū)域的定位后，再將牌照區(qū)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(nèi)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(huán)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(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(jié)果。基于人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)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(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)自動實現(xiàn)特征提取直至識別出結(jié)果。

自然光路線是指白天利用自然光線，夜間采用輔助照明光源，用彩色攝像機采集車輛真彩色圖像，用彩色圖像分析處理方法識別車牌。自然光真彩色識別技術(shù)路線，與人眼感光習慣一致，并且，真彩色圖像能夠反映車輛及其周圍環(huán)境真實的圖像信息，不僅可以用來識別車牌照，而且可以用來識別車牌照顏色、車流量、車型、車顏色等車輛特征。用一個攝像機采集的圖像，同時實現(xiàn)所有前端基本視頻信息采集、識別和人工輔助圖像取證判別，可以前瞻性的為未來的智能交通系統(tǒng)工程預留接口。

識別速度決定了一個車牌識別系統(tǒng)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(tǒng)，如果需要幾秒鐘，甚至幾分鐘才能識別出結(jié)果，那么這個系統(tǒng)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(shù)提出的識別速度是1秒以內(nèi)，越快越好。

在高速路的各個出入口安裝車牌識別設(shè)備，車輛駛?cè)霑r識別車輛牌照將入口資料存入收費系統(tǒng)，車輛到達出口時再次識別其牌照并根據(jù)牌照信息調(diào)用入口資料，結(jié)合出入口資料實現(xiàn)收費管理。這種應用可以實現(xiàn)自動計費并可防止作弊，避免了應收款的流失。

車牌識別系統(tǒng)還是一個非常注重環(huán)保的管理系統(tǒng)，無紙票、無卡片，純粹使用車牌識別，人力和設(shè)備成本都大大減少了。無票停車系統(tǒng)提供了一個完整的友好的用戶體驗方式，不再使用停車票據(jù)，也避免了出入口交通阻塞的可能。這種商業(yè)模式正在由解決方案提供商向大中型停車場所提供。停車場管理人員可實行外聘制，所需繳納的管理費技照收入的百分比進行交換。一旦車牌自動識別停車場管理系統(tǒng)能夠普及，成本將不會是壓力。

車牌識別是停車場用于識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行識別，目前的技術(shù)水平車牌識別率可達到99.7%，車牌識別技術(shù)可以的識別出車輛車牌號，與傳統(tǒng)的人工作業(yè)相比，無論是臨時車、內(nèi)部車輛、訪客車甚至是未經(jīng)許可的車輛，車牌識別系統(tǒng)都可以對其進行圖像信息的捕獲，并上傳至數(shù)據(jù)庫存儲。