1. การจดจำอักขระแบบออพติคอล (OCR) LPR: วิธีนี้ใช้เทคโนโลยี OCR เพื่อรับรู้และแยกอักขระบนแผ่นป้ายทะเบียน มันเกี่ยวข้องกับการจับภาพแผ่นป้ายทะเบียนการประมวลผลภาพล่วงหน้าเพื่อเพิ่มคุณภาพการแบ่งกลุ่มอักขระจากแผ่นและในที่สุดก็รับรู้ถึงตัวละครโดยใช้อัลกอริทึม OCR วิธีการนี้ต้องการภาพที่ชัดเจนและมีคุณภาพสูงของป้ายทะเบียนเพื่อการจดจำที่แม่นยำ
2. LPR ที่ใช้การเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง: วิธีนี้ใช้เทคนิคการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งโดยเฉพาะเครือข่ายประสาท (CNNs) ของ Convolutional (CNNs) เพื่อรับรู้แผ่นป้ายทะเบียนโดยตรงโดยไม่ต้องแบ่งกลุ่มอักขระอย่างชัดเจน โมเดล CNN ได้รับการฝึกฝนในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ของรูปภาพป้ายทะเบียนเพื่อเรียนรู้รูปแบบและคุณสมบัติของแผ่นป้ายทะเบียน วิธีการนี้มีความแข็งแกร่งมากขึ้นต่อการเปลี่ยนแปลงในภาพป้ายทะเบียนรถเช่นแบบอักษรขนาดและสภาพแสงที่แตกต่างกัน
ทั้งระบบ LPR ที่ใช้ OCR และการเรียนรู้ลึกสามารถจำแนกเพิ่มเติมได้ตามเทคนิคเฉพาะที่ใช้เช่นการจับคู่แม่แบบการแยกคุณลักษณะการแบ่งส่วนอักขระและอัลกอริทึมการจดจำอักขระ นอกจากนี้ระบบ LPR ยังสามารถจำแนกตามสถานการณ์การปรับใช้ของพวกเขาเช่นระบบกล้องคงที่สำหรับการบังคับใช้ที่จอดรถหรือการเก็บค่าผ่านทางระบบกล้องมือถือสำหรับการบังคับใช้กฎหมายหรือการตรวจสอบการจราจรหรือระบบกล้องฝังตัวในยานพาหนะสำหรับการระบุยานพาหนะอัตโนมัติ
