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%。

在高速路的各个出入口安装车牌识别设备，车辆驶入时识别车辆牌照将入口资料存入收费系统，车辆到达出口时再次识别其牌照并根据牌照信息调用入口资料，结合出入口资料实现收费管理。这种应用可以实现自动计费并可防止作弊，避免了应收款的流失。

高速公路已开始实施联网收费，随着联网范围的扩大，不同车型的收费差额也越来越高，司机利用现有收费系统的漏洞通过中途换卡进行逃费的问题将越来越突出，利用车牌识别技术是解决此类问题的根本方法。

车牌识别率

为了测试车牌识别系统的识别率，检测小黄蜂车牌识别系统时将其安装在实际应用环境中，始终工作二十四小时以上，采集至少一千个自然车流的信息样本进行车牌识别，并存储识别结果和车牌图像以获取视图。对比人工识别正确车辆信息。

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%。

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。

在停车场管理中，车牌识别技术也是识别车辆身份的主要手段。