车辆检测可以采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技术、视频检测等多种方式。采用视频检测可以避免破坏路面、不必附加外部检测设备、不需矫正触发位置、节省开支，而且更适合移动式、便携式应用的要求。
系统进行视频车辆检测，需要具备很高的处理速度并采用优异的算法，在基本不丢帧的情况下实现图像采集、处理。若处理速度慢，则导致丢帧，使系统无法检测到行驶速度较快的车辆，同时也难以保证在有利于识别的位置开始识别处理，影响系统识别率。因此，将视频车辆检测与牌照自动识别相结合具备一定的技术难度。
采用计算机视觉技术识别车牌的流程通常都包括车辆图像采集，车牌定位，字符分割，光学字符识别，输出识别结果5个步骤。车辆图像的采集方式决定了车牌识别的技术路线。国际ITS通行的两条主流技术路线是自然光和红外光图像采集识别。自然光和红外光不会对人体产生不良的心理影响，也不会对环境产生新的电子污染，属于绿色环保技术。
车牌识别系统(Vehicle License Recognition，VLPR) 是计算机视频图像识别技术在车牌照识别中的一种应用。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。
车牌识别技术要求能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来，通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等技术，识别车辆牌号、颜色等信息，较新的技术水平为字母和数字的识别率可达到99.7%，汉字的识别率可达到99%。
在日常录入违规号牌信息中发现车辆号牌信息与系统显示的车牌信息不符时，通过核查车辆信息后，把有违反交通法规的车辆信息录入指挥中心的黑名单报告系统。此车在辖区内行驶时，号牌会被系统自动识别报告。
车牌自动识别系统的使用，不仅让违规交通法规的车辆无处躲藏，还大大提高了工作的规范性和效率，也为进一步开展道路交通管理工作打下了良好的基础。