自然环境下，汽车图像背景复杂、光照不均匀，如何在自然背景中准确地确定牌照区域是整个识别过程的关键。对采集到的视频图像进行大范围相关搜索，找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，后选定一个佳的区域作为牌照区域，并将其从图像中分离出来。
传统模式识别技术。传统模式识别技术指结构特征法，统计特征法等。90年代，由于计算机视觉技术的发展，开始出现汽车牌照识别的系统化研究。1990年AS.Johnson等运用计算机视觉技术和图像处理技术实现了车辆牌照的自动识别系统。该系统分为图像分割、特征提取和模板构造、字符识别等三个部分。利用不同闽值对应的直方图不同，经过大量统计实验确定出车牌位置的图像直方图的闽值范围，从而根据特定闽值对应的直方图分割出车牌，再利用预先设置的标准字符模板进行模式匹配识别出字符。
例如一个车牌系统在白天有90%以上的准确度，到了傍晚就降到80%，夜间又降到70%，这种不稳定的系统，比起全天候平均拥有70%准确度的车牌辨识系统更难于整合。因为使用者会认为，既然白天的辨识率有90%，那全天候的准确率都要达到90%才合理，这样的规格还不包括奇怪的环境干扰(暴雨袭击、冰雹、浓雾区段等)，与架设环境限制(高度限制、风大摇晃限制、不容易遭受人为破坏等)。
在日常录入违法号牌信息中发现车辆号牌信息与系统显示的车牌信息不符时，民警通过核查车辆信息后，把有违反交通法规的车辆信息录入指挥中心的黑名单报警系统。此车在辖区内行驶时，号牌会被系统自动识别报警。
车牌识别系统还具有通过视频图像判断是否有车的功能称之为视频车辆检测。一个完整的车牌识别系统应包括车辆检测、图像采集、车牌识别等几部分。当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元，采集当前的视频图像。车牌识别单元对图像进行处理，定位出牌照位置，再将牌照中的字符分割出来进行识别，然后组成牌照号码输出。
小区门禁以门为主，在所控制的门内外及门的上方，装有各种各样的门禁设备：当持卡人打算进门时，他会在门外用感应卡在读卡器上刷卡、在密码键盘上输入密码，也可能是使用指纹识别器、掌纹识别器、视网膜识别器等等生物识别器核对身份。当持卡人刷卡后，信息北传送到门附近的控制器中，通过控制器内的电脑识别，确认该持卡人有资格进入后，发送控制信号给门上方（或门侧）的电锁，开门让持卡人进入。持卡人在进门后，门会自动关闭（使用地弹簧、闭门器等装置）。在电锁内往往还装有感应器件（锁状态传感器），一旦门或电锁处于开启状态，则它会回传信号给控制器，当门开启时间过长时，控制器或电铃会发出声响，通知开门者赶紧关门（这一现象在宾馆客房门口经常见到）。控制器在开门的同时会持卡人的信息传送到机房内的门禁管理电脑上。电脑在收到信息后，会将信息储存，并显示在屏幕上，同时会将信息传送到相关软件（如：考勤软件等等）中去。当持卡人办完事后打算出门时，他可以按下门内侧的出门按钮（单向刷卡时。如果是双向刷卡则在门内侧也需刷卡）后，门自动打开。
