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(shè)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。

系統(tǒng)進行視頻車輛檢測，需要具備很高的處理速度并采用的算法，在基本不丟幀的情況下實現(xiàn)圖像采集、處理。若處理速度慢，則導(dǎo)致丟幀，使系統(tǒng)無法檢測到行駛速度較快的車輛，同時也難以在有利于識別的位置開始識別處理，影響系統(tǒng)識別率。因此，將視頻車輛檢測與牌照自動識別相結(jié)合具備一定的技術(shù)難度。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，計算機及相關(guān)技術(shù)發(fā)達的一些國家開始探討用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)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(luò)方法對車牌上的字符進行自動識別，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)，每一個字符模板對應(yīng)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。

例如一個車牌系統(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(zhǔn)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(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)。

在日常錄入違法號牌信息中發(fā)現(xiàn)車輛號牌信息與系統(tǒng)顯示的車牌信息不符時，民警通過核查車輛信息后，把有違反交通法規(guī)的車輛信息錄入指揮中心的黑名單報警系統(tǒng)。此車在轄區(qū)內(nèi)行駛時，號牌會被系統(tǒng)自動識別報警。

車牌識別系統(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。一個完整的車牌識別系統(tǒng)應(yīng)包括車輛檢測、圖像采集、車牌識別等幾部分。當(dāng)車輛檢測部分檢測到車輛到達時觸發(fā)圖像采集單元，采集當(dāng)前的視頻圖像。車牌識別單元對圖像進行處理，定位出牌照位置，再將牌照中的字符分割出來進行識別，然后組成牌照號碼輸出。