车牌识别技术产生于20世纪末开始的智能交通革命，智能交通系统经过十多年的推广、试行和发展，目前已成功的应用于若干经济发达及较为发达国家的都市及城市高速公路系统中，而车牌识别系统正是在这种应用背景下研制出来的，能够自动实时检测车辆经过和识别汽车牌照的智能交通管理系统。
在经历了20世纪末期的起步阶段之后，车牌识别技术已日趋走向成熟，并开始在交通、公安、路政、停车场、安防、门禁、智能小区等许多领域得到了广泛的应用。车牌识别系统简单的说是一种以特定目标为对象的专用视觉系统，它能够从一幅图像中提取分割并识别出车辆牌照，运用先进的图像处理、模式识别和人工智能技术，通过对图像的采集和处理完成车辆牌照的自动识别，识别结果可按需求分别包括车牌的字符、数字、牌照图像、牌照颜色、字体颜色等。
在车牌识别技术中，车牌识别率是判断车牌识别技术发展的重要指标。车牌识别率主要是指在高速公路及停车场出入口车辆管理中被广泛运用的车牌识别系统的识别准确率，目前的技术水平为字母和数字的识别率可达到96%，汉字的识别率可达到95%，少数优秀的系统例如成都臻识研发的火眼臻睛车牌识别系统可以使综合车牌识别率达到99%以上。
车牌识别率的高低主要由六大因素决定。
1、角度：正面拍摄时车牌识别率最高，角度越倾斜识别准确率越低。
2、光线：白天、夜间、逆光、天气、阴阳车牌等因素也会影响车牌识别率。
3、遮挡：车牌是否干净或者是否有遮挡物
4、比例：像素宽度的变化
5、形变：车牌本身的形变及广角畸变
6、背景：背景过于复杂会降低识别率
根据成都臻识科技研发的火眼臻睛车牌识别系统来看，车牌识别算法主要由空间复杂度和时间复杂度来组成，分为五种不同的特性，分别是有穷性、确切性、输入项、输出项、可行性。这五种特性分别对应不同的变现形式。有穷性即算法的演变过程是有限的，不可能无限制的演算；确切性即算法的每一个演算步骤多有确切的定义；输入项即具体的车牌图像；输出项即车牌的识别结果；可行性即车牌识别的效果。
根据车牌识别率的影响因素及算法构成，可以从以下方面着手提高车牌识别率：设立最适合的识别区域；尽量避免复杂场景；安装摄像机时选择有效的角度；提升摄像机的数量；车辆经过处可以补光；提高像素；优化算法；采集更多样本；车辆经过处设立减速带，降低通行车辆的速度；相机安装处车道长和宽度要合适；相机安装时要 注意合适的高度。
随着技术的发展，车牌识别率不断提高，使车牌识别系统得以最广泛的应用到包括智能交通违章监视管理、高速公路不停车收费，车辆检测，停车场监控与管理等应用中
