系统进行视频车辆检测，需要具备很高的处理速度并采用的算法，在基本不丢帧的情况下实现图像采集、处理。若处理速度慢，则导致丢帧，使系统无法检测到行驶速度较快的车辆，同时也难以在有利于识别的位置开始识别处理，影响系统识别率。因此，将视频车辆检测与牌照自动识别相结合具备一定的技术难度。
一个车牌识别系统的后台管理体系，决定了这个车牌识别系统是否好用。清楚地认识到重要的一点是识别率达到是不可能的，因为车牌照污损、模糊、遮挡，或者天气也许很糟（下雪﹑冰雹﹑大雾等等）。
几乎每家都宣称拥有高辨识率，但为了避免事后因为双方对产品认知有差异，而将运作不良的责任互相推托，用户在采购车牌辨识系统时，不妨要求实地测试，而且测试时间好超过两个礼拜，比较能判断辨识结果是否“言过其实”。因为多变的环境，两个礼拜应该可以对于场域可能影响辨识率的情形，大约掌握了八成，如果只是测一天、甚至几个小时，是无法了解的。
停车场车辆牌照识别系统的工作原理如下：1.系统通过视频采集接口采集摄像头摄入包含车牌的视频图像；2.再对动态采集到的图像进行处理以克服图像干扰，改善识别效果；3.接着在动态采集到的图像中自动找到车牌的位置也就是边缘检测，并分割出单个字符的矩形区域；4.对车牌进行二值化,后把规整好的字符输入字符识别系统进行识别。
车牌识别停车场系统工作原理：停车场车牌自动识别系统是以计算机技术、图像处理技术、模糊识别为基础，建立车辆的特征模型，识别车辆特征，如号牌、车型、颜色等。它是一个以特定目标为对象的计算机视觉系统，能从一幅图像中自动提取车牌图像，自动分割字符，进而对字符进行识别。它运用的图像处理、模式识别和人工智能技术，对采集到的图像信息进行处理，能够实时准确地自动识别出车牌的数字、字母及汉字字符，并直接给出识别结果，使得车辆的电脑化监控和管理成为现实。停车场车牌自动识别系统既然是“系统”，当中软硬件架构的好坏，当然会影响“呈现的结果”。至于什么样的软件跟硬件，适合什么样的环境，这就因环境而异，因为不同的应用环境，对于辨识率的要求未必相同，现在各大厂商都选择了自己善长的场景并对其算法做了针对性的处理，比如火眼臻睛车牌识别系统就是针对停车场的，他对停车场的大角度，雨雾天气，顺逆光等场景做了的算法处理机制。
智能车牌识别系统不抬杆原因多种。智能车牌识别系统是由车牌识别一体机、工业级到咋、语音集成显示屏及系统软件等部分组成，所以我们要排查问题的所在，工作流程为地感线圈→车辆检测器→车牌识别一体机→收费系统→控制器→道闸，所以原因工作中负责传输信号的网线或者信号线的连接问题，或者是工作中部件是否出故障等；
