牌照字符識別方法主要有基于模板匹配算法和基于人工神經網絡算法。基于模板匹配算法首先將分割后的字符二值化并將其尺寸大小縮放為字符數據庫中模板的大小，然后與所有的模板進行匹配，選擇匹配作為結果。基于人工神經網絡的算法有兩種：一種是先對字符進行特征提取，然后用所獲得特征來訓練神經網絡分配器；另一種方法是直接把圖像輸入網絡，由網絡自動實現特征提取直至識別出結果。

實際應用中，車牌識別系統的識別率還與牌照質量和拍攝質量密切相關。牌照質量會受到各種因素的影響，如生銹、污損、油漆剝落、字體褪色、牌照被遮擋、牌照傾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等等；實際拍攝過程也會受到環境亮度、拍攝方式、車輛速度等等因素的影響。這些影響因素不同程度上降低了車牌識別的識別率，也正是車牌識別系統的困難和挑戰所在。為了提高識別率，除了不斷地完善識別算法還應該想辦法克服各種光照條件，使采集到的圖像利于識別。

派車：主要用于用車人員派車申請單。派車審批：主要是用于審核人員審核出車任務單信息，可以通過Web和短信兩種方式來進行相關操作。車輛調度：主要用于針對出車任務調度車輛及司機，有效保障出車任務的正常執行。出車單管理：主要用于用車人員、調度員等相關人員出車單。司機管理：用于維護管理司機信息，提供增加、修改、刪除、查詢和查看司機信息。車輛信息：用于維護管理車輛信息，提供增加、修改、刪除、查詢和查看司機信息。司機報到：用于司機上班報到，可以通過Web和終端機器刷卡兩種方式來進行相關操作。

派車系統-車輛管理系統針對現代大多數企業在車輛管理方面存在的問題提供了的解決方案，系統提供強大的信息管理功能、用車申請、出車、自動調度功能、快捷及時的審批功能、提醒功能、滿意度排行榜、私車服務、調度日記以及報表生成功能等，規范了車輛的管理流程,提高了服務水平和質量,實現了車輛的自動化管理。