车牌识别在高速公路车辆管理中得到广泛应用，电子收费（ETC）系统中，也是结合DSRC技术识别车辆身份的主要手段。车牌识别技术要求能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来，通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等技术，识别车辆牌号、颜色等信息，目前新的技术水平为字母和数字的识别率可达到99.7%，汉字的识别率可达到99%。以比较有代表性的火眼臻睛车牌识别系统说明
停车场车牌识别系统
车牌识别在高速公路车辆管理中得到广泛应用，电子收费（ETC）系统中，也是结合DSRC技术识别车辆身份的主要手段。车牌识别技术要求能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来，通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等技术，识别车辆牌号、颜色等信息，目前新的技术水平为字母和数字的识别率可达到99.7%，汉字的识别率可达到99%。以比较有代表性的火眼臻睛车牌识别系统说明车牌识别与高清结合的技术现状，这家产品是很少能够达到以上技术标准的产品了。
车牌号码识别的大致原理如下：分为图像采ji、车牌定位、字符分割、字符识别四大模块，再用软件编程来实现每一个部分，后识别出牌照，输出车牌号码等相关信息。车牌号码识别的大致原理如下：分为图像采ji、车牌定位、字符分割、字符识别四大模块，再用软件编程来实现每一个部分，后识别出牌照，输出车牌号码等相关信息。实际应用中，车牌识别系统的识别率还与牌照质量和拍摄质量密切相关。
这是车牌识别算法中关键的一步，效果的优劣直接影响到车牌识别率的高低。运用启发式车牌定位算法算法，使得综合号牌检出率高达99.5%。字符识别是整个系统的核xin。为了测试一个车牌识别系统识别率，需要将该系统安装在一个实际应用环境中，全天候运行24小时以上，采集至少1000辆自然车流通行时的车牌照进行识别，并且需要将牌照图像和识别结果存储下来，以便调取查看。在其实际应用中，为关键的问题是字符特征的选择，如果特征选择不具有很好的区分度，不仅特征维数较大而且还很难获得较好的识别效果。运用的大规模神经网络识别算法，使用综合号牌识别率高达98.5%。
车辆识别号码（Vehicle Identification Number,或车架号码），简称VIN，是一组由十七个英数组成，用于汽车上的一组的号码，可以识别汽车的生产商、引擎、底盘序号及其他性能等资料。为避免与数字的1,0混淆，英文字母“I”、“O”、“Q”均不会被使用。牌上的相似字符，由于外形比较接近，受图像分辨率，光线，车牌污损等影响，一般的分类算法，很容易出现误识别。VIN的首三位称为WMI（World Manufacturer Identifier），用作识别生产商的名称及所在。
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