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。
自动车牌识别是一种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。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)。其软件核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法。有些车牌识别系统还具有通过视频图像判断是否有车的功能，称为视频车辆检测。一个完整的车牌识别系统应该包括车辆检测、图像采集、车牌识别等部分(如图1所示)。当车辆检测部分检测到车辆的到达时，它触发图像获取单元获取当前视频图像。车牌识别单元对图像进行处理，定位车牌的位置，然后对车牌中的字符进行分割识别，然后输出车牌号码。