识别技术是现代智能交通系统重要组成部分，其应用十分广泛。它以计算机视觉处理、数字图像处理、模式识别等技术为基础，对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频图像进行处理分析，得到每辆车的号码，从而完成识别过程。通过一些后续处理技术其可以实现停车场出收费管理、盗抢车辆管理、高速公路超速自动化管理、闯红灯电子、公路收费管理等等功能。对于维护交通安全和城市，防止交通堵塞，实现交通全自动化管理有着现实的意义。

　　我国标准汽照是由汉字、英文字母和阿拉伯数字组成，汉字识别与字母和数字的识别有很大的区别，汉字的识别增加了识别的难度；

　　我国汽车的悬挂位置不统一；

　　其他国家的汽照格式(如汽照的尺寸大小，牌照上字符的排列等)通常只有一种，而我国则根据不同车辆、车型、用途规定了多种牌照格式，分为普通车轿车、车、警车、军车等，并且通常汽照中也分大车和小车；

　　我国汽照的底色和字符颜色有多种组合，我们日常生活中常见的有蓝底白字、黄底黑字、以及白底黑字等等。

　　识别技术要求能够将运动中的汽照从复杂背景中提取并识别出来，通过提取、图像预处理、特征提取、字符识别等技术，识别车辆牌号、颜色等信息，目前新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%。

　　在停车场管理中，识别技术也是识别车辆身份的主要手段。在深圳市公安局建设的《停车库（场）车辆图像和号牌信息采集与传输系统技术要求》中，识别技术成为车辆身份识别的主要手段。

　　识别系统的识别率还与牌照质量和拍摄质量密切相关。牌照质量会受到各种因素的影响，如生锈、污损、油漆剥落、字体褪色、牌照被遮挡、牌照倾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等等；实际拍摄过程也会受到环境亮度、拍摄方式、车辆速度等等因素的影响。这些影响因素不同程度上降低了识别的识别率，也正是识别系统的困难和挑战所在。为了提高识别率，除了不断地完善识别算法还应该想办法克服各种光照条件，使采集到的图像利于识别。