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。
可能是车牌被什么杂物给遮挡住了，导致车牌识别系统无法准确识别车牌信息，也可能是车牌识别系统准确度不够，或者是出现问题，导致无法识别车牌信息。如果是前者的问题，将车牌上的杂物清理干净便可，如果是车牌识别系统的问题，可以选择换一个车牌识别系统，比如云脉智能车牌识别系统，基于成熟的OCR技术，支持单张拍摄或连拍，对所得车牌图像进行快速识别，自动捉捕车牌信息并分类至正确字段，识别速度快，平均识别时间少于3秒，识别率高，字符识别率大于98%...
自然光路线是指白天利用自然光线，夜间采用辅助照明光源，用彩色摄像机采集车辆色彩图像，用彩图像分析处理方法识别车牌。自然光真彩色识别技术路线，与人眼感光习惯一致，并且，色彩图像能够反映车辆应用 及其周围环境真实的图像信息，不仅可以用来识别车牌照，而且可以用来识别车牌照颜色、车流量、车型、车颜色等车辆特征。用一个摄像机采集的图像，同时实现所有前端基本视频信息采集、识别和人工辅助图像取证判别，可以前瞻性的为未来的智能交通系统工程预留接口。
在日常录入违规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，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告系统。此车在辖区内行驶时，号牌会被系统自动识别报告。
车牌自动识别系统的使用，不仅让违规交通法规的车辆无处躲藏，还大大提高了工作的规范性和效率，也为进一步开展道路交通管理工作打下了良好的基础。
