车牌识别是基于图像分割和图像识别的理论，对含有车牌的图像进行分析和处理，从而确定车牌在图像中的位置，进而提取和识别文本字符。

识别步骤概括如下：车牌定位、车牌提取和字符识别。

这三个步骤的识别工作相辅相成，各自的有效率都比较高，这样整体的识别率就会提高。字符识别的速度取决于字符识别。目前，字符识别的主要应用技术是比较和识别样本库，即建立所有字符的样本库。字符提取后，通过比较样本数据库来判断字符，在识别过程中会产生可信度、倾向性等中间结果。二是基于字符结构知识的字符识别技术，能够更有效地提高识别速度和准确率，具有很强的适应性。

车牌识别系统有两种实现方式：一种是静态图像的识别，另一种是动态视频流的实时识别。静态图像识别技术的识别效率在很大程度上受到图像捕获质量的限制，即单帧图像识别。目前，市场产品识别速度平均为200毫秒；然而，动态视频流识别技术适应性强，识别速度快。它实现了对每一帧视频图像的识别，增加了识别比较的次数，选择了最佳的车牌号码。关键是它受单帧图像质量的影响较小。目前，市场上产品识别的最佳时间是10毫秒。