在高速路的各個出入口安裝車牌識別設備，車輛駛?cè)霑r識別車輛牌照將入口資料存入收費系統(tǒng)，車輛到達出口時再次識別其牌照并根據(jù)牌照信息調(diào)用入口資料，結(jié)合出入口資料實現(xiàn)收費管理。這種應用可以實現(xiàn)自動計費并可防止作弊，避免了應收款的流失。

在交通管理系統(tǒng)中可以將車輛在某條道路的平均旅行時間作為判斷該道路擁堵狀況的一個參數(shù)。安裝車牌識別設備于道路的起止點，識讀所有通過車輛并將牌照號碼傳回交通指揮中心，指揮中心的管理系統(tǒng)根據(jù)這些結(jié)果就可計算出車輛平均旅行時間。

紅外光路線是指利用車牌反光和紅外光的光學特性，用紅外攝像機采集車輛灰度圖像，由于紅外特性，車輛圖像上幾乎只能看見車牌，然后用黑白圖像處理方法識別車牌。950nm的紅外照明裝置可抓拍到很好的反光車牌照圖像。因紅外光是不可見光，它不會對駕駛員產(chǎn)生視覺影響。另外，紅外照明裝置提供的是不變的光，所抓拍的圖像都是一樣的，不論是在一天中明亮的時候，還是在一天中暗的時候。的例外是在白天，有時會看到一些牌照周圍的細節(jié)，這是因為晴朗天氣時太陽光的外光波的影響。采用紅外燈的缺點就是所捕獲的車牌照圖像不是彩色的，不能獲取整車圖像，并且嚴重依賴車牌反光材料。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡技術，計算機及相關技術發(fā)達的一些國家開始探討用人工神經(jīng)網(wǎng)絡技術解決車牌自動識別問題，例如1994年M.M.M.FANHY等就成功地運用了BAM神經(jīng)網(wǎng)絡方法對車牌上的字符進行自動識別，BAM神經(jīng)網(wǎng)絡是由相同神經(jīng)元構(gòu)成的雙向聯(lián)想式單層網(wǎng)絡，每一個字符模板對應著個BAM矩陣，通過與車牌上的字符比較，識別出正確的車牌號碼。

為了測試一個車牌識別系統(tǒng)識別率，需要將該系統(tǒng)安裝在一個實際應用環(huán)境中，全天候運行24小時以上，采集至少1000輛自然車流通行時的車牌照進行識別，并且需要將車輛牌照圖像和識別結(jié)果存儲下來，以便調(diào)取查看。然后，還需要得到實際通過的車輛圖像以及正確的人工識別結(jié)果。之后便可以統(tǒng)計出以下識別率：

識別速度決定了一個車牌識別系統(tǒng)是否能夠滿足實時實際應用的要求。一個識別率很高的系統(tǒng)，如果需要幾秒鐘，甚至幾分鐘才能識別出結(jié)果，那么這個系統(tǒng)就會因為滿足不了實際應用中的實時要求而毫無實用意義。例如，在高速公路收費中車牌識別應用的作用之一是減少通行時間，速度是這一類應用里減少通行時間、避免車道堵車的有力保障。

一個車牌識別系統(tǒng)的后臺管理體系，決定了這個車牌識別系統(tǒng)是否好用。清楚地認識到重要的一點是識別率達到是不可能的，因為車牌照污損、模糊、遮擋，或者天氣也許很糟（下雪﹑冰雹﹑大霧等等）。

例如一個車牌系統(tǒng)在白天有90%以上的準確度，到了傍晚就降到80%，夜間又降到70%，這種不穩(wěn)定的系統(tǒng)，比起全天候平均擁有70%準確度的車牌辨識系統(tǒng)更難于整合。因為使用者會認為，既然白天的辨識率有90%，那全天候的準確率都要達到90%才合理，這樣的規(guī)格還不包括奇怪的環(huán)境干擾(暴雨襲擊、冰雹、濃霧區(qū)段等)，與架設環(huán)境限制(高度限制、風大搖晃限制、不容易遭受人為破壞等)。
此外，車牌辨識系統(tǒng)能否發(fā)揮大效用，除了軟件技術之外，與攝影機及現(xiàn)場施工能力，也有很大的關系。使用者可要求廠商至現(xiàn)場勘查后，提出建置規(guī)劃方案，先評估應該架設的地點、攝影機架設角度、是否需要架設輔助光源等，再提出報價，藉由這些動作，除了得以事先評估業(yè)者的能力，用戶本身也可以達到產(chǎn)品學習及教育訓練，日后管理時，會更清楚知道該產(chǎn)品的使用限制及相關因應措施。