車輛駛過欄桿門后，欄桿自動放下，阻擋后續車輛進入，進入的車輛可由車牌攝像機將車牌影像攝入并送達至車牌圖像識別器形成當時駛入車輛的車牌數據，車牌數據與停車憑證數據一起存入管理系統計算機內，進庫的車輛在停車指引燈的指引下停在規定位置上，此時管理系統中顯示器上顯示該車的位置已被占用的信息。所以說車牌識別系統是不能的。我們還是遵守交通規則比較好。

當貨運車輛經過高速公路超級站時，由于復雜的檢查過程，經常會造成交通擁堵。大多數高速公路超級測試站也使用手動輸入和記錄方法。平均而言，每輛貨車需要2-3分鐘才能被檢測到。一些交通流量大的交通擁堵通常會造成交通擁堵。目前的收費系統存在一些問題：例如司機之間的換卡，導致收費損失；收費員欺騙車輛，造成收費損失；收費員手工打印車牌，工作量大，容易出錯；免費汽車和黑名單汽車沒有信息管理。與傳統的車牌識別產品不同，LPR系列車牌識別采用DSP作為嵌入式系統系統，單向視頻，一個工作單元模塊化結構和聯網，TCP/IP協議數據傳輸方式，無需工業計算機即可自動檢測車輛，獲取車輛信息，并通過網絡將數據發送到系統主機。

車牌識別系統應用于停車場管理，傳統的手動登記模式由自動車牌識別模式代替，從而實現智能車輛管理模式。通過自動識別車牌號碼，自動登記，自動比對，系統可實現自動升降，自動計費，用戶身份自動驗證，車內外車輛自動識別，車輛數字自動計算，自動報警等多項功能。其他智能功能。車牌字符識別;?該方法主要基于模板匹配算法和基于人工神經網絡的算法。基于模板匹配算法，首先將分割后的字符二值化并縮放到字符數據庫中模板的大小，然后與所有模板匹配，以選擇較佳匹配作為結果。基于人工神經網絡的算法有兩種：一種是先提取字符，然后利用獲得的特征訓練神經網絡分配器；另一種方法是直接將圖像輸入網絡，網絡自動實現特征提取，直到識別結果為止。在實際應用中，車牌識別系統的識別率也與車牌質量和拍攝質量密切相關。車牌的質量會受到各種因素的影響，如生銹，污漬，油漆剝落，字體褪色，車牌遮擋，車牌傾斜，高光反射，多牌照，等；實際的拍攝過程也會受到環境亮度，拍攝方式，車速等因素的影響。這些影響因素在不同程度上降低了車牌識別識別率，這也是車牌識別系統的難點和挑戰。為了提高識別率，除了不斷改進識別算法外，我們還應該找到克服各種光照條件的方法，使收集的圖像較有利于識別。