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车牌识别技术要求能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来，通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等技术，识别车辆牌号、颜色等信息，目前Z新的技术水平为字母和数字的识别率可达到99.7%，汉字的识别率可达到99%。
输出信号硬识别系统:系统可输出车辆大图、号牌小图、号牌识别号码、号牌颜和识别可信度、车流量、场内停车量等实时数据。具备车辆进出静态图片查询功能、可接驳车位引导系统等。软识别系统:没有输出接口，基本为其停车场收费系统自身使用，无法进行二次开发。将车牌识别设备安装于出入口，记录车辆的牌照号码、出入时间，并与自动门、道闸机的控制设备结合，实现车辆的自动管理。应用于停车场可以实现自动计时收费，也可以自动计算可用车位数量并给出提示，实现停车收费自动管理节省人力、提率。应用于智能小区可以自动判别驶入车辆是否属于本小区，对非内部车辆实现自动计时收费。在一些单位这种应用还可以同车辆调度系统相结合，自动地、客观地记录本单位车辆的出车情况，在通行管理系统采用了车牌识别技术，达到不停车、免取卡，有效提高车辆出入通行效率。
车牌跟踪模块记录下车辆行驶过程中每一帧中该车车牌的位置以及外观、识别结果、可信度等各种历史信息。由于车牌跟踪模块采用了具有一定容错能力的运动模型和更新模型，使得那些被短时间遮挡或瞬间模糊的车牌仍能被正确地跟踪和预测，只输出一个识别结果。车牌识别系统的关键技术及算法车牌定位是车牌识别系统的基础，其定位的准确与否直接影响到车牌的字符分割和识别效果，是影响整个车牌识别系统识别率的主要因素。车牌定位，即运用数字图像处理、模式识别、人工智能等技术对采集到的汽车图像进行处理，从而准确地获得图像中的车牌区域，其输入是原始的汽车图像，输出是车牌图像。在现实车牌识别系统中，由于光照不均匀、背景的复杂性等原因，造成准确定位出车牌的难度较大。目前，根据车牌的特征，常见的车牌定位方法有基于车牌颜特征信息的定位法、基于车牌区域频谱特征的定位法、基于分类器的车牌定位法、基于车牌边缘特征的车牌定位法等，这些方法各有所长。值得注意的是，车牌定位算法的分类并不是唯一的，区别算法类别的标准并不十分明确。车牌定位算法的方法多种多样、各有所长，但存在着计算量大或者定位准确率不高等问题。
特型机动车的临时行驶车号牌跨区域行驶的临时入境汽车号牌白底棕蓝底纹，黑字黑边框临时入境摩托车号牌拖拉机号牌按NY 345.1－2005执行。临时行驶拖拉机号牌民航号牌:绿底白字。车牌以“民航”二字开头，用于机场摆渡车，机场作业车等。