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影響系統識別率。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。為了進行車牌識別，需要以下幾個基本的步驟：1、 牌照定位，定位圖片中的牌照位置；2、牌照字符分割，把牌照中的字符分割出來；3、牌照字符識別，把分割好的字符進行識別，終組成牌照號碼。(2)對于部分無車牌或車牌嚴重破損的車輛，需要另外的管理機制。車牌識別過程中，牌照顏色的識別依據算法不同，可能在上述不同步驟實現，通常與車牌識別互相配合、互相驗證。

人工神經網絡技術。條形碼技術具有識別速度快、準確度高、可靠性強以及成本較低等優點，但是對于掃描器要求很高。近幾年來，計算機及相關技術發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想式單層網絡，每一個字符模板對應著BAM矩陣，通過與車牌上的字符比較，識別出正確的車牌號碼。

為了測試一個車牌識別系統識別率，需要將該系統安裝在一個實際應用環境中，全天候運行24小時以上，采集至少1000輛自然車流通行時的車牌照進行識別，并且需要將牌照圖像和識別結果存儲下來，以便調取查看。然后，還需要得到實際通過的車輛圖像以及正確的人工識別結果。當貨車進入地磅后，由于車輛已經在系統有了毛重(與車牌號對應)，通過車牌識別一體機，自動識別貨車車牌號碼，系統會自動調出該車輛毛重，可以計算貨物重量，免去很多人工麻煩，也避免了企業由于車輛毛重不準確導致的貨物資產流失現象。之后便可以統計出以下識別率。自然交通流量的識別率=全牌正確識別總數/實際通過的車輛總數。

關鍵還是識別率，所以應用純車牌識別系統的核心是要一套高識別率的車牌識別產品，國內識別率能達到90%以上的識別率的就很少，而純車牌識別系統一般要求98%以上的識別率，國內當前能達到這個標準的只有火眼臻睛車牌識別等少數幾家；再的技術也達不到100%的識別率，比如無牌車或者肉眼都不能識別的車牌，所以需要一套好的“非車牌識別處理機制”。我們在車輛的車身形式上來看，許多的車輛一般都會有相應的配置和形狀，這里面已經說明了車輛的車門數以及車窗婁，裝載的特性等方面的信息，轎車來說車門是兩個，而車窗是四個，MPV車型的車車門是五個，可以是溜背式的車，輕型卡車或是說重型卡車幾種。