自动倍 加 信 车 牌 识 别流程是系统前端采用了嵌入式高清倍 加 信 车 牌 识 别一机，可实现百万级分辨率的视频和图片码流输出，内置了高性能DSP芯片，支持内置智能算法、可实现视频检测、车牌自动识别等功能。
倍 加 信 车 牌 识 别一体机系统使用了独特的纹理+模型算法，具有定位精准，识别速度快，识别精度高，误识率低等特点，不但能捕获有车牌的车辆，对于无牌车同样也能进行正常捕获（地感触发模式下）。将传统模式中基于后端服务器或前端工控机的倍 加 信 车 牌 识 别算法移植到前端相机中，具有高集成度，高稳定性，高适应性等特点，相比传统的PC或工控机模式，更能适应实际道路的复杂环境，更能满足智能交通系统中全天候工作的要求。
采用了动态视频识别技术，实现对视频流每一帧图像进行识别，从而达到增加识别比对次数，大大提高了识别的效率和准确率。
车辆牌照的自动识别主要是基于图像分割和图像识别理论，对含有车辆号牌的图像进行分析处理，从而确定牌照在图像中的位置，并进一步提取和识别出文本字符。
识别的具体步骤分为车牌定位、车牌提取、字符识别。在自然环境中，相机首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索，找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，最后选定一个最佳的区域作为牌照区域，并将其从图象中分割出来。
完成牌照区域的定位后，再将牌照区域分割成单个字符，然后进行识别，倍 加 信 车 牌 识 别算法采用基于模板匹配算法，首先将分割后的字符二值化，并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小，然后与所有的模板进行匹配，最后选最佳匹配作为结果，通过这种多次比对的方式极大了提高了倍 加 信 车 牌 识 别的准确率。