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1.车辆检查
车辆检测可以采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测、视频检测等方法。使用视频检测可以避免损坏路面，不需要额外的外部检测设备，校正触发位置，节省资金，更适合移动和便携式应用。
具有视频车辆检测功能的车牌识别系统首先采集并数字化视频信号中的帧(场)信号，得到相应的数字图像；然后对其进行分析，判断是否有车辆；如果认为有车辆经过，进行下一步识别牌照；否则，继续收集视频信号进行处理。
对于视频车辆检测，系统需要有较高的处理速度，并采用优秀的算法来实现图像采集和处理而不丢失帧。如果处理速度慢，会导致丢帧，使系统无法正确检测出高速行驶的车辆。同时，很难确保识别过程从有利于识别的位置开始，这影响了系统的识别率。因此，将视频车辆检测与自动车牌识别相结合在技术上是困难的。
2.车牌号码和颜色标识
为了进行车牌识别，需要以下基本步骤：
车牌定位，定位图片中的车牌位置；
车牌字符分割，将车牌中的字符分开；
车牌字符识别：识别分割出的字符，最终形成车牌号码。
在车牌识别过程中，车牌颜色的识别是基于不同的算法，可以在上述不同的步骤中实现，并且通常与车牌识别相互配合和验证。
(1)车牌定位
在自然环境中，汽车图像背景复杂，光照不均匀。如何在自然背景下准确确定车牌区域是整个识别过程的关键。首先，对采集的视频图像进行大规模相关搜索，找到几个符合汽车牌照特征的区域作为候选区域。然后，对这些候选区域进行进一步的分析和评价，最后选择最佳区域作为车牌区域，从图像中分割出来。
(2)车牌字符分割
定位车牌区域后，将车牌区域分割成单个字符，然后进行识别。垂直投影法通常用于字符分割。因为字符在垂直方向上的投影必须在字符之间或字符内部的间隙处接近局部最小值，并且这个位置应该满足字符书写格式、字符、尺寸限制以及车牌的一些其他条件。垂直投影法对复杂环境下汽车图像中的字符分割有很好的效果。
(3)车牌字符识别
目前，字符识别的方法主要有模板匹配算法和人工神经网络算法。基于模板的匹配算法首先对分割后的字符进行二值化，并根据字符数据库中模板的大小调整其大小，然后与所有模板进行匹配，最后选择最佳匹配作为结果。基于人工神经网络的算法有两种：一种是先提取待识别字符的特征，然后利用获得的特征训练神经网络分配器；另一种方法是将待处理图像直接输入网络，网络自动实现特征提取，直到识别出结果。在实际应用中，车牌识别系统的识别率与车牌质量和拍摄质量密切相关。车牌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、车牌被遮挡、车牌倾斜、高亮反光、多车牌、假车牌等；实际拍摄过程也会受到环境亮度、拍摄亮度、车速等因素的影响。这些因素不同程度地降低了车牌识别的识别率，这是车牌识别系统的难点和挑战。为了提高识别率，除了不断改进识别算法外，我们还应该想办法克服各种光照条件，使采集到的图像最有利于识别。