通过一些后续处理手段可以实现停车场收费管理，交通流量控制指标测量，车辆定位，汽车防盗，高速公路自动化---、闯红灯电子jing察、公路收费站等等功能。随着产品算法与业者的技术提升，整合早就不是重要的话题，现阶段需要注意的重点反而是“稳定度”。对于维护交通安全和城市治安，防止交通堵塞，实现交通自动化管理有着现实的意义。汽车牌照号码是车辆的“身份”标识，牌照自动识别技术可以在汽车不作任何改动的情况下实现汽车“身份”的自动登记及验证。

人工神经网络技术。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。近几年来，计算机及相关技术发达的一些开始探讨用人工神经网络技术解决车牌自动识别问题，例如1994年m.m.m.fanhy等就成功地运用了bam神经网络方法对车牌上的字符进行自动识别，bam神经网络是由相同神经元构成的双向联想式单层网络，每一个字符模板对应着bam矩阵，通过与车牌上的字符比较，识别出正确的---码。

车牌辨识既然是“系统”，当中软硬件架构的好坏，当然会影响“呈现的结果”。采用计算机视觉技术识别车牌的流程通常都包括车辆图像采集，车牌定位，字符分割，光学字符识别，输出识别结果5个步骤。至于什么样的软件跟硬件，适合什么样的环境，这就必须因环境而异，因为不同的应用环境，对于辨识率的要求未必相同，而这就必须靠经验累积。尽管市场上有林林总总的车牌辨识系统，用对产品与架构，可以省去很多的---钱跟时间，但更重要的是，工程商与系统整合商需要多方配合及了解，而不是一味的只看重某厂牌比较好、比较便宜，凡事货比三家---。

高清相机结合计算机软件车牌识别技术。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。也就是在前端采用高清---机（像素100万以上的网络---机），将图像传到pc上，由pc上的车牌识别软件完成车牌识别功能并输出相关结果。直接将车牌识别算法模块植入到前端的高清---机中，从而相机直接输出的就是车牌识别的相关结果。这需要运用到一些嵌入式技术，如arm或dsp等。