車牌識別按照運行環境可以簡單分為PC端和頭端（嵌入式）。目前國內車牌識別系統在PC端已有一些廠家使用深度學習方法，而頭端都還是采用傳統方法。隨著深度學習專用芯片的研發，明年應該就會有深度學習方法應用在頭端的產品發布。由于國內外車牌規則較多，傳統方法局限性比較大，很難通用。
對于特殊場景，比如低照度、透視變換、低質模糊等，車牌識別率仍然有待提升。而無論是傳統方法還是深度學習方法，有些共同的模塊技術仍有提高的空間和研究的價值，比如運動區域檢測，車牌定位，透視變換校正，多幀融合輸出等。而對于傳統方法，字符分割和字符識別仍有可提高空間。
車牌識別系統準確率在99.5左右。