车牌识别系统采用高度模块化的设计，将车牌识别过程的各个环节各自作为一个独立的模块。
车牌识别结果决策模块
识别结果决策模块，具体地说，决策模块利用一个车牌经过视野的过程留下的历史记录，对识别结果进行智能化的决策。其通过计算观测帧数、识别结果稳定性、轨迹稳定性、速度稳定性、平均可信度和相似度等度量值得到该车牌的综合可信度评价，车号识别系统，从而决定是继续跟踪该车牌，还是输出识别结果，或是拒绝该结果。这种方法综合利用了所有帧的信息，减少了以往基于单幅图像的识别算法所带来的偶然性错误，大大提高了系统的识别率和识别结果的正确性和可靠性。
车辆识别系统应用在高速路收费管理
现在高速公路的都在出入口安装了车牌识别设备。 当车辆进入高速公路时，系统识别车牌并将数据存储在收费系统中。当车辆到达出口处时，车辆识别，再次识别车牌并根据车牌信息调用入口数据。结合了入口和出口数据来实现收费管理。可实现自动计费并防止车主利用漏洞逃避路费。高速公路已开始实施联网收费，随着联网范围的扩大，停车场车牌识别，不同种类车辆的收费价格差距也越来越大，司机经常利用现有收费系统中的漏洞逃费，车牌识别技术是解决这些问题的根本方法。
静态图像识别技术的识别有效率较大程度上受限于图像的抓拍质量，为单帧图像识别，目前市场产品识别速度平均为200毫秒；而动态视频流的识别技术适应性较强，识别速度快，芜湖车牌识别，它实现了对视频每一帧图像进行识别，增加识别比对次数，择优选取车牌号，关键在于较少的受到单帧图像质量的影响，目前市场产品识别较好的时间为10毫秒。
车牌识别在高速公路车辆管理中得到广泛应用，电子收费(ETC)系统中，也是结合DSRC技术识别车辆身份的主要手段。
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