在停车场管理中，车牌识别技术也是识别车辆的主要手段。在深圳公共停车库(停车场)车辆图像和车牌信息采集传输系统的技术要求中，车牌识别技术已成为车辆识别的主要手段。
车辆检测可以采用多种方式，如埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技术、视频检测等。使用视频检测可以避免损坏路面，无需额外的外部检测设备和校正触发位置，节省开支，更适合移动和便携应用。
对于视频车辆检测，系统需要较高的处理速度和优秀的算法来实现图像采集和处理不丢帧。如果处理速度慢，会导致丢帧，使系统无法检测到行驶速度较快的车辆，也难以保证识别处理会在有利于识别的位置开始，影响系统的识别率。因此，将视频车辆检测与车牌自动识别结合起来，在技术上有一定的难度。
车辆牌照识别(VLPR)是计算机视频图像识别技术在车辆牌照识别中的应用。车牌识别广泛应用于高速公路车辆管理，电子不停车收费(ETC)系统也是采用DSRC技术识别车辆的主要手段。
一个车牌识别系统是否实用是一个重要的指标。国际交通技术对识别率指标做了专门的讨论，要求所有卡片24小时正确识别率在95%以上。
为了测试一个车牌识别系统的识别率，需要将该系统安装在实际应用环境中，全天运行24小时以上，在自然交通流动时至少采集1000个车牌，并将车牌图像和识别结果存储起来以便于查阅。然后，需要得到实际的过往车辆图像和正确的人工识别结果。之后可以统计出以下识别率:
1.自然车流识别率=所有品牌正确识别总数/实际通过车辆总数。
2.可识别车牌百分比=人工正确读取的车牌总数/实际通过的车辆总数。
3.可识别车牌的正确识别率=车牌正确识别的车牌总数/人工读取的车牌总数决定了车牌识别系统的识别率，比如可靠性和误识率，这些都是车牌识别过程中的中间结果。