自动车牌识别技术是利用车辆的动态视频或静态图像自动识别车牌号和车牌颜色的模式识别技术。通过对图像的采集和处理，可以完成自动车牌识别功能，从图像中自动提取车牌图像，自动分割字符，然后识别字符。其硬件基础一般包括触发设备(监控车辆是否进入视野)、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号的处理器(如电脑)。
车牌识别系统是指能够检测监控路面上的车辆，并自动提取车辆车牌信息(包括汉字、英文字母、阿拉伯数字和车牌颜色)进行处理的技术。车牌识别是现代智能交通系统的重要组成部分之一，应用非常广泛。它基于数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术，对摄像头拍摄的车辆图像或视频序列进行分析，得到每辆车的车牌号码，从而完成识别过程。通过一些后续处理手段，停车场收费管理、交通流量控制指标测算、车辆定位、车辆防盗、高速公路超速自动监管、闯红灯电子等功能， 高速公路收费站等都可以实现。对于维护交通安全和城市治安，防止交通堵塞，实现交通自动化管理具有现实意义。
车辆牌照识别技术结合电子不停车收费系统(ETC)对车辆进行识别，可以实现车辆自动识别，通过路口时不停车自动收费。在停车场的管理中，为了提高车辆在出入口的通行效率，车牌识别正在通过为不需要收取停车费的车辆(如包月货车、内部免费车辆)建设无人值守的快速通道，改变进出停车场的管理模式。
车牌识别系统的识别率也与车牌质量和拍摄质量密切相关。车牌质量会受到各种因素的影响，如生锈、污损、掉漆、字体褪色、车牌被遮挡、车牌倾斜、高亮反光、多车牌、假车牌等。实际拍摄过程也会受到环境亮度、拍摄模式、车速等因素的影响。这些因素都不同程度地降低了车牌识别的识别率，这也是车牌识别系统的难点和挑战。要提高识别率，除了不断改进识别算法，还要想办法克服各种光照条件，使采集到的图像有利于识别。