車輛號牌是對車輛身份識別的標記，它的特殊性和重要性決定了倍 加 信 車 牌 識 別系統成為城市智能交通管理系統中不可或缺的重要組成部分。作為現代交通管理手段的重要一環，倍 加 信 車 牌 識 別經過多年的發展，已不再是單一的識別車牌，而是朝著更廣泛的應用領域、更多的功能方向發展，為自動化的智能交通管理提供了高效、實用的手段。本文將對倍 加 信 車 牌 識 別的發展以及其在智能交通中的應用與發展趨勢作些介紹。
作為智能交通領域發現、確定車輛身份的*主要手段，倍 加 信 車 牌 識 別是智能交通的核心技術之一，智能交通的很多應用都和倍 加 信 車 牌 識 別產品密不可分，一般可分為以下幾類:
1.基本應用
闖紅燈抓拍和卡口系統(旅行時間可以看作是對卡口系統的一種資源整合)是倍 加 信 車 牌 識 別*基本的應用場景。在模式識別領域，根據對待檢測目標輸入信號的可控程度可將場景分為"全可控場景"和"不可控場景"，闖紅燈抓拍和卡口系統中對待識別目標車輛的出現位置、時機、光照環境都進行了全面的把控，因此屬于比較典型的"全可控場景"，倍 加 信 車 牌 識 別的可靠性是各類相關應用中*的。相應的，移動(車載)卡口以及利用普通的監控相機獲得的畫面來進行的倍 加 信 車 牌 識 別應用對倍 加 信 車 牌 識 別算法的穩定性要求就要高很多。
2.擴展應用
由于倍 加 信 車 牌 識 別技術日益成熟，在某些智能交通應用中一些并非以車牌為目的的應用也可借助倍 加 信 車 牌 識 別來完成，例如車輛的視頻測速。由于高穩定性的車輛外形檢測算法的研發難度較高，利用車牌的移動速度來估算車輛速度就成為了另一種選擇，不過車牌可以辨識的區域往往只在畫面的下沿，跟蹤的距離有限，因此這種測速方法的精度會受到影響。與此類似的還有利用跟蹤車牌來識別車輛的違法變道或拐彎的行為。
此外，有一些擴展應用雖然客戶的需求切實存在，但現有產品所使用的技術還不夠成熟，如車輛顏色和車型的識別。一般人眼自身具有很強的顏色自糾正能力，而相機成像的顏色受外界環境、光源的影響較大，因此顏色特征在模式識別中一般被認為是較不穩定的特征，加上有些車輛本身存在多種顏色或易混淆的顏色(比如藍和黑、紫和紅等)，車輛顏色和車型識別的實際準確率往往在70%~80%間甚至更低，所以用戶在選擇產品時需有一定的心理預期。