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(shí)間作為判斷該道路擁堵狀況的一個(gè)參數(shù)。安裝車牌識(shí)別設(shè)備于道路的起止點(diǎn)，識(shí)讀所有通過車輛并將牌照號(hào)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(jì)算出車輛平均旅行時(shí)間。

通過一些后續(xù)處理技術(shù)其可以實(shí)現(xiàn)停車場(chǎng)出入口收費(fèi)管理、盜搶車輛管理、高速公路超速自動(dòng)化管理、闖紅燈電子警察、公路收費(fèi)管理等等功能。對(duì)于維護(hù)交通安全和城市治安，防止交通堵塞，實(shí)現(xiàn)交通全自動(dòng)化管理有著現(xiàn)實(shí)的意義。我國(guó)標(biāo)準(zhǔn)汽車牌照是由漢字、英文字母和阿拉伯?dāng)?shù)字組成，漢字識(shí)別與字母和數(shù)字的識(shí)別有很大的區(qū)別，漢字的識(shí)別增加了識(shí)別的難度；

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，計(jì)算機(jī)及相關(guān)技術(shù)發(fā)達(dá)的一些國(guó)家開始探討用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)解決車牌自動(dòng)識(shí)別問題，例如1994年M.M.M.FANHY等就成功地運(yùn)用了BAM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對(duì)車牌上的字符進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別，BAM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由相同神經(jīng)元構(gòu)成的雙向聯(lián)想式單層網(wǎng)絡(luò)，每一個(gè)字符模板對(duì)應(yīng)著個(gè)BAM矩陣，通過與車牌上的字符比較，識(shí)別出正確的車牌號(hào)碼。

一個(gè)車牌識(shí)別系統(tǒng)的后臺(tái)管理體系，決定了這個(gè)車牌識(shí)別系統(tǒng)是否好用。清楚地認(rèn)識(shí)到重要的一點(diǎn)是識(shí)別率達(dá)到是不可能的，因?yàn)檐嚺普瘴蹞p、模糊、遮擋，或者天氣也許很糟（下雪﹑冰雹﹑大霧等等）。

例如一個(gè)車牌系統(tǒng)在白天有90%以上的準(zhǔn)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(zhǔn)確度的車牌辨識(shí)系統(tǒng)更難于整合。因?yàn)槭褂谜邥?huì)認(rèn)為，既然白天的辨識(shí)率有90%，那全天候的準(zhǔn)確率都要達(dá)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(shè)環(huán)境限制(高度限制、風(fēng)大搖晃限制、不容易遭受人為破壞等)。

車牌識(shí)別系統(tǒng)還具有通過視頻圖像判斷是否有車的功能稱之為視頻車輛檢測(cè)。一個(gè)完整的車牌識(shí)別系統(tǒng)應(yīng)包括車輛檢測(cè)、圖像采集、車牌識(shí)別等幾部分。當(dāng)車輛檢測(cè)部分檢測(cè)到車輛到達(dá)時(shí)觸發(fā)圖像采集單元，采集當(dāng)前的視頻圖像。車牌識(shí)別單元對(duì)圖像進(jìn)行處理，定位出牌照位置，再將牌照中的字符分割出來(lái)進(jìn)行識(shí)別，然后組成牌照號(hào)碼輸出。