如果处理速度慢，则引起帧丢失，使得系统无法以更快的行进速度检测到车辆，并且也难以确保识别处理在有利于识别的位置处开始，这影响了系统识别率。因此，将视频车辆检测与自动车牌识别相结合具有一定的技术难度。一些车牌识别系统还具有通过视频图像判断是否有车的功能，这被称为视频车辆检测。完整的车牌识别系统应包括几个部分，如车辆检测，图像采集和车牌识别。车牌定位： 在自然环境中，汽车图像背景复杂，照明不均匀。如何准确确定自然背景下的车牌面积是整个识别过程的关键。首先，对收集的视频图像进行大规模相关搜索，找到符合车牌特征的一些区域作为候选区域，然后进一步分析和判断候选区域，较后确定较佳区域。选择作为牌照区域，并将其与图像分开。
车牌识别系统的优点：
1，月车：实现真正的离线访问，系统。
2.临时车辆：靠前个纯车牌识别系统中的临时车辆可以离线充电，系统更先进，更便于管理。
3.服务器或计算机是否有故障，显示和语音可以正常工作，提示更。
4.视频流识别更方便。设置物理识别区域后，可以随时进行调整，识别更加科学。
车牌识别器采用智能补光技术成像系统，基于计算机图像处理技术对捕获的车牌图像进行分析，通过定位，旋转，校正，分割，识别等方式自动识别车牌。与传统的车牌识别产品不同，LPR系列车牌识别采用DSP作为嵌入式系统系统，单向视频，一个工作单元模块化结构和联网，TCP/IP协议数据传输方式，无需工业计算机即可自动检测车辆，获取车辆信息，并通过网络将数据发送到系统主机。
目前的收费系统存在一些问题：例如司机之间的换卡，导致收费损失；收费员欺骗车辆，造成收费损失；收费员手工打印车牌，工作量大，容易出错；免费汽车和黑名单汽车没有信息管理。 为了解决问题，在收费公路网的所有收费站和出口车道上安装了车牌识别器；车牌识别系统安装在模糊路径的关键点。该系统较大限度地发挥车牌识别的作用，为路径识别提供，实用的管理决策和服务信息，大大提高了充电效率和监管水平。为了进行车牌识别，需要以下基本步骤：
1）车牌定位，定位车牌中的车牌位置；
2）车牌字符分开，车牌中的字符分开；
3）车牌字符识别，识别划分的字符，较后形成车牌号码。
在车牌识别过程中，根据不同的算法识别车牌颜色，这些算法可以在上述不同的步骤中实现，通常与车牌识别和相互验证协作。