一些車牌識別系統還具有通過視頻圖像判斷是否有車的功能，這被稱為視頻車輛檢測。完整的車牌識別系統應包括幾個部分，如車輛檢測，圖像采集和車牌識別。??車牌識別系統可廣泛應用于，軍營，廠礦，校園等內部車輛管理和調度，以達到維護單位制，加強安全，提高管理水平的目的。它還可用于實現住宅區，操作停車場等的車輛計費和停車位控制要求。在實際應用中，車牌識別系統的識別率也與車牌質量和拍攝質量密切相關。車牌的質量會受到各種因素的影響，如生銹，污漬，油漆剝落，字體褪色，車牌遮擋，車牌傾斜，高光反射，多牌照，等；實際的拍攝過程也會受到環境亮度，拍攝方式，車速等因素的影響。這些影響因素在不同程度上降低了車牌識別識別率，這也是車牌識別系統的難點和挑戰。為了提高識別率，除了不斷改進識別算法外，我們還應該找到克服各種光照條件的方法，使收集的圖像較有利于識別。

車牌識別系統應用于停車場管理，傳統的手動登記模式由自動車牌識別模式代替，從而實現智能車輛管理模式。通過自動識別車牌號碼，自動登記，自動比對，系統可實現自動升降，自動計費，用戶身份自動驗證，車內外車輛自動識別，車輛數字自動計算，自動報警等多項功能。其他智能功能。?系統在入口和出口通道安裝車牌標識符，可以解決上述問題，防止司機換卡，避免收費損失。輔助車輛分類自動建立與車牌和車型對應的模型庫，以防止車輛降檔；車牌信息是自動識別，收費檢查，避免錯誤；建立免費車輛數據庫，只有免費車輛數據庫中的車輛可以免費發布；建立黑名單車輛數據庫，當黑名單車輛通過出口時，系統會自動報警，提示相關處理。??車牌識別器采用智能補光技術成像系統，基于計算機圖像處理技術對捕獲的車牌圖像進行分析，通過定位，旋轉，校正，分割，識別等方式自動識別車牌。

當貨運車輛經過高速公路超級站時，由于復雜的檢查過程，經常會造成交通擁堵。大多數高速公路超級測試站也使用手動輸入和記錄方法。平均而言，每輛貨車需要2-3分鐘才能被檢測到。一些交通流量大的交通擁堵通常會造成交通擁堵。目前的收費系統存在一些問題：例如司機之間的換卡，導致收費損失；收費員欺騙車輛，造成收費損失；收費員手工打印車牌，工作量大，容易出錯；免費汽車和黑名單汽車沒有信息管理。與傳統的車牌識別產品不同，LPR系列車牌識別采用DSP作為嵌入式系統系統，單向視頻，一個工作單元模塊化結構和聯網，TCP/IP協議數據傳輸方式，無需工業計算機即可自動檢測車輛，獲取車輛信息，并通過網絡將數據發送到系統主機。