車牌識別的優(yōu)勢在于可以把卡和車對應起來，使管理提高一個檔次，卡和車的對應的優(yōu)點在于長租卡須和車配合使用，杜絕一卡多車使用的漏洞，提高物業(yè)管理的效益；同時自動比對進出車輛，防止偷盜事件的發(fā)生。升級后的攝像系統(tǒng)可以采集更清晰的圖片，作為檔案保存，可以為一些糾紛提供有力的證據。

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合具備一定的技術難度。

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鍵。對采集到的視頻圖像進行大范圍相關搜索，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，并將其從圖像中分離出來。

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。

人工神經網絡技術，計算機及相關技術發(fā)達的一些國家開始探討用人工神經網絡技術解決車牌自動識別問題，例如1994年M.M.M.FANHY等就成功地運用了BAM神經網絡方法對車牌上的字符進行自動識別，BAM神經網絡是由相同神經元構成的雙向聯(lián)想式單層網絡，每一個字符模板對應著個BAM矩陣，通過與車牌上的字符比較，識別出正確的車牌號碼。

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。
此外，車牌辨識系統(tǒng)能否發(fā)揮大效用，除了軟件技術之外，與攝影機及現場施工能力，也有很大的關系。使用者可要求廠商至現場勘查后，提出建置規(guī)劃方案，先評估應該架設的地點、攝影機架設角度、是否需要架設輔助光源等，再提出報價，藉由這些動作，除了得以事先評估業(yè)者的能力，用戶本身也可以達到產品學習及教育訓練，日后管理時，會更清楚知道該產品的使用限制及相關因應措施。