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(dǎo)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(fù)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(yīng)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(fù)雜環(huán)境下的汽車圖像中的字符分割有較好的效果。

實際應(yīng)用中，牌照識別系統(tǒng)的識別率與牌照質(zhì)量和拍攝質(zhì)量密切相關(guān)。牌照質(zhì)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(huán)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(tǒng)的困難和挑戰(zhàn)所在。為了提高識別率，除了不斷的完善識別算法，還應(yīng)該想辦法克服各種光照條件，使采集到的圖像利于識別。

紅外光路線是指利用車牌反光和紅外光的光學(xué)特性，用紅外攝像機采集車輛灰度圖像，由于紅外特性，車輛圖像上幾乎只能看見車牌，然后用黑白圖像處理方法識別車牌。950nm的紅外照明裝置可抓拍到很好的反光車牌照圖像。因紅外光是不可見光，它不會對駕駛員產(chǎn)生視覺影響。另外，紅外照明裝置提供的是不變的光，所抓拍的圖像都是一樣的，不論是在一天中明亮的時候，還是在一天中暗的時候。的例外是在白天，有時會看到一些牌照周圍的細節(jié)，這是因為晴朗天氣時太陽光的外光波的影響。采用紅外燈的缺點就是所捕獲的車牌照圖像不是彩色的，不能獲取整車圖像，并且嚴重依賴車牌反光材料。

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(yīng)用可以實現(xiàn)自動計費并可防止作弊，避免了應(yīng)收款的流失。

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。

車牌管理系統(tǒng)還有車位引導(dǎo)的功能，車主可以通過引導(dǎo)屏幕，了解停車場車位情況，方便停車。車牌識別系統(tǒng)采用現(xiàn)代管理方法，對車輛和人員科學(xué)管理，減少了停車排隊擁堵現(xiàn)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(tǒng)的停車場時，系統(tǒng)通過攝像機快速進行車牌識別并自動拍照，并實現(xiàn)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(tǒng)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(tǒng)會自動計算費用，繳費后抬桿放行。