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。

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。

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。

一個車牌識別系統(tǒng)的后臺管理體系，決定了這個車牌識別系統(tǒng)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）。后臺管理體系的功能應(yīng)該包括：

1、識別結(jié)果和車輛圖像數(shù)據(jù)的可靠存儲，當多功能的系統(tǒng)操作使得網(wǎng)絡(luò)出差錯時能保護圖像數(shù)據(jù)不會丟失，同時便于事后人工排查；

2、有效的自動比對和查詢技術(shù)，被識別的車牌照號碼要同數(shù)據(jù)庫中成千上萬的車牌號碼自動比對和提示報警，如果車牌照號碼沒有被正確讀取時就要采用模糊查詢技術(shù)才能得出相對“佳”的比對結(jié)果；

3、一個好的車牌識別系統(tǒng)對于聯(lián)網(wǎng)運行，還需要提供實時通信、網(wǎng)絡(luò)安全、遠程維護、動態(tài)數(shù)據(jù)交互、數(shù)據(jù)庫自動更新、硬件參數(shù)設(shè)置、系統(tǒng)故障診斷。

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。