通過對圖像的采集和處理，完成車牌自動識別功能，能從一幅圖像中自動提取車牌圖像，自動分割字符，進而對字符進行識別.其硬件基礎一般包括觸發(fā)設備(監(jiān)測車輛是否進入視野)、攝像設備、照明設備、圖像采集設備、識別車牌號碼的處理機(如計算機)等。

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)合具備一定的技術難度。

紅外光路線是指利用車牌反光和紅外光的光學特性，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。

傳統(tǒng)模式識別技術。傳統(tǒng)模式識別技術指結(jié)構特征法，統(tǒng)計特征法等。90年代，由于計算機視覺技術的發(fā)展，開始出現(xiàn)汽車牌照識別的系統(tǒng)化研究。1990年AS.Johnson等運用計算機視覺技術和圖像處理技術實現(xiàn)了車輛牌照的自動識別系統(tǒng)。該系統(tǒng)分為圖像分割、特征提取和模板構造、字符識別等三個部分。利用不同閩值對應的直方圖不同，經(jīng)過大量統(tǒng)計實驗確定出車牌位置的圖像直方圖的閩值范圍，從而根據(jù)特定閩值對應的直方圖分割出車牌，再利用預先設置的標準字符模板進行模式匹配識別出字符。

為了測試一個車牌識別系統(tǒng)識別率，需要將該系統(tǒng)安裝在一個實際應用環(huán)境中，全天候運行24小時以上，采集至少1000輛自然車流通行時的車牌照進行識別，并且需要將車輛牌照圖像和識別結(jié)果存儲下來，以便調(diào)取查看。然后，還需要得到實際通過的車輛圖像以及正確的人工識別結(jié)果。之后便可以統(tǒng)計出以下識別率：

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）。

例如一個車牌系統(tǒng)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(wěn)定的系統(tǒng)，比起全天候平均擁有70%準確度的車牌辨識系統(tǒng)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(guī)格還不包括奇怪的環(huán)境干擾(暴雨襲擊、冰雹、濃霧區(qū)段等)，與架設環(huán)境限制(高度限制、風大搖晃限制、不容易遭受人為破壞等)。

幾乎每家都宣稱擁有高辨識率，但為了避免事后因為雙方對產(chǎn)品認知有差異，而將運作不良的責任互相推托，用戶在采購車牌辨識系統(tǒng)時，不妨要求實地測試，而且測試時間好超過兩個禮拜，比較能判斷辨識結(jié)果是否“言過其實”。因為多變的環(huán)境，兩個禮拜應該可以對于場域可能影響辨識率的情形，大約掌握了八成，如果只是測一天、甚至幾個小時，是無法了解的。
在日常錄入違法號牌信息中發(fā)現(xiàn)車輛號牌信息與系統(tǒng)顯示的車牌信息不符時，民警通過核查車輛信息后，把有違反交通法規(guī)的車輛信息錄入指揮中心的黑名單報警系統(tǒng)。此車在轄區(qū)內(nèi)行駛時，號牌會被系統(tǒng)自動識別報警。