车牌识别系统中人工神经网络技术
人工神经网络技术。近几年来，计算机及相关技术发达的一些国家开始探讨用人工神经网络技术解决车牌自动识别问题，例如1994年M.M.M.FANHY等就成功地运用了BAM神经网络方法对车牌上的字符进行自动识别，BAM神经网络是由相同神经元构成的双向联想式单层网络，每一个字符模板对应着一个BAM矩阵，通过与车牌上的字符比较，识别出正确的车牌号码。
这种采用BAM神经网络方法的缺点是无映解决识别系统存储容量和处理速度相矛盾的问题。
车牌识别系统识别速度
识别速度决定了一个车牌识别系统是否能够满足实时实际应用的要求。一个识别率很高的系统，如果需要几秒钟，甚至几分钟才能识别出结果，那么这个系统就会因为满足不了实际应用中的实时要求而毫无实用意义。例如，在高速公路收费中车牌识别应用的作用之一是减少通行时间，速度是这一类应用里减少通行时间、避免车道堵车的有力保障。
国际交通技术提出的识别速度是1秒以内，越快越好。
车牌识别系统中车牌信息制定的规范性
作为车辆识别标识，车牌有着十分规范的编码方式，给识别提供了便利条件。对每一类型的车牌，校园号牌识别系统软件，其车牌格式类型都是独一的，如普通民用车中，车牌的首字符都为汉字，且为车辆所属省份的简称；第二个字符为字母，且不同字母代表不同的城市。
同时，不同类型的车辆使用何种颜色的车牌也有着严格的规定，如特种车辆均使用白色车牌，民用轿车均使用蓝色车牌等等。
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