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未来作为智能化交通管理体系中的重要核心，车牌识别系统也将得到进一步扶持和发展。车牌识别技术将有更广泛的应用，车牌识别系统行业也将面临大洗牌，怎么样才能在未来几年内，把握好车牌识别应用前景呢？注意以下几点：
1、只有拥有自主核心车牌识别算法技术
2、只有拥有自主硬件研发
3、只有拥有在识别环境、识别角度、灯光环境、车辆行驶速度、计费系统等方面进行“私人订制”的车牌识别系统；
4、只有拥有“傻瓜式”安装调试方法，节省时间和人力成本；
5、只有拥有超高的产品“颜值”；
6、拥有快速的反馈机制、快速解决问题的机制；拥有及时快速的服务体系；
车牌识别技术标准可以将健身运动中的汽车牌照从繁杂背景图中获取并识别出去，根据车号牌获取、图象预备处理、特征提取、车号牌空格符识别等技术性，识别车辆型号，现阶段的技术实力为英文字母和大数字的识别率可超过99.8%，中国汉字的识别率可超过99.6%。
车牌识别在高速路车辆管理方法中获得广泛运用，电子器件收费(ETC)系统软件中，都是融合DSRC技术性识别车辆的关键方式。
往日车辆根据道闸时不必泊车，即可以保持车辆全自动识别、全自动收费。在停车场管理方法中，为提升出入口车辆行驶率，车牌识别行驶智能管理系统对于不用收停车收费的车辆(如月货车、內部完全免费行驶车辆)，基本建设无人化的快速路，免取卡、不泊车的出入感受，正更改出入地下停车场的管理机制。 
在自然环境中，汽车图像背景复杂，光照不均匀。如何准确地确定自然背景中的车牌区域是整个识别过程的关键。首先对采集的视频图像进行大范围搜索，找到一些符合车牌特征的区域作为候选区域。然后，对这些候选区域进行进一步的分析和判断。在选择合适区域作为车牌区域，并从图像中分离出来。
车牌识别系统主要包括模板匹配算法和人工神经网络算法。基于模板匹配算法，首先对分割后的字符进行二值化，并缩放到字符数据库中模板的大小。然后，将它们与所有模板进行匹配，并选择匹配作为结果。基于人工神经网络的算法有两种：一种是先提取字符的特征，然后用获得的特征训练神经网络分配器;另一种方法是直接将图像输入网络，网络会自动提取特征，直到识别出结果。
车牌区域定位完成后，将车牌区域分割成单个字符，然后进行识别。字符分割一般采用垂直投影法。由于字符的垂直投影，不可避免地要在字符之间或字符内部的间隙处接近局部小值，这个位置要满足车牌的字符书写格式、字符、大小限制等一些条件。垂直投影法对复杂环境下的汽车图像中的字符分割有很好的效果。
车牌识别系统云台摄像机通过抑光遮挡、电子快门调节、宽动态功能等方式抓拍车牌。
强光遮挡：在低照度彩色相机的基础上，通过软件的功能遮挡图像较亮的部分。
车牌识别系统作为智能交通领域中确定车辆身份的重要手段，车牌识别技术在实现交通的智能化管理中发挥了巨大的作用，并渗透到各项工作中。
未来，随着我国城市化的发展，交通压力将更加严峻，因此智能交通管理将是未来交通发展的大方向。作为智能交通管理系统的重要，车牌识别系统将得到进一步的支持和发展。预测，未来车牌识别技术将得到广泛应用，届时车牌识别系统行业也将面临大洗牌。只有拥有自主技术、产品质量达标的公司才能过关，这是车牌识别技术走向快速发展阶段的必由之路。
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