Automatic number-plate recognition
स्वचालित नंबर-प्लेट पहचान (ए. एन. पी. आर.; नीचे अन्य नाम भी देखें) एक ऐसी तकनीक है जो वाहन स्थान डेटा बनाने के लिए वाहन पंजीकरण प्लेटों को पढ़ने के लिए छवियों पर ऑप्टिकल चरित्र पहचान का उपयोग करती है। यह मौजूदा क्लोज-सर्किट टेलीविजन, सड़क-नियम प्रवर्तन कैमरों या विशेष रूप से कार्य के लिए डिज़ाइन किए गए कैमरों का उपयोग कर सकता है। एएनपीआर का उपयोग दुनिया भर के पुलिस बलों द्वारा कानून प्रवर्तन उद्देश्यों के लिए किया जाता है, जिसमें यह जांचना भी शामिल है कि क्या कोई वाहन पंजीकृत है या लाइसेंस प्राप्त है। इसका उपयोग भुगतान-प्रति-उपयोग सड़कों पर इलेक्ट्रॉनिक टोल संग्रह के लिए और यातायात की आवाजाही को सूचीबद्ध करने की एक विधि के रूप में भी किया जाता है, उदाहरण के लिए राजमार्ग एजेंसियों द्वारा। स्वचालित नंबर-प्लेट पहचान का उपयोग कैमरों द्वारा ली गई छवियों के साथ-साथ लाइसेंस प्लेट से पाठ को संग्रहीत करने के लिए किया जा सकता है, जिसमें कुछ ड्राइवर की तस्वीर को संग्रहीत करने के लिए कॉन्फ़िगर किया जा सकता है। सिस्टम आमतौर पर इन्फ्रारेड लाइटिंग का उपयोग करते हैं ताकि कैमरा दिन या रात के किसी भी समय तस्वीर ले सके। ए. एन. पी. आर. प्रौद्योगिकी को एक स्थान से दूसरे स्थान पर प्लेट की विविधताओं को ध्यान में रखना चाहिए। गोपनीयता के मुद्दों ने एएनपीआर के बारे में चिंता पैदा की है, जैसे कि सरकार नागरिकों की गतिविधियों पर नज़र रखती है, गलत पहचान, उच्च त्रुटि दर और सरकारी खर्च में वृद्धि। आलोचकों ने इसे सामूहिक निगरानी का एक रूप बताया है। अन्य नाम एएनपीआर को कभी-कभी विभिन्न अन्य शब्दों से जाना जाता हैः स्वचालित (या स्वचालित) लाइसेंस-प्लेट मान्यता (एएलपीआर) स्वचालित (या स्वचालित) लाइसेंस-प्लेट रीडर (एएलपीआर) स्वचालित वाहन पहचान (एवीआई) स्वचालित नंबरप्लेडेगेनकेन्डेल्स (एएनपीजी) कार-प्लेट मान्यता (सीपीआर) लाइसेंस-प्लेट मान्यता (एलपीआर) व्याख्यान स्वचालित डी प्लैक्स डी 'मैट्रिक्यूलेशन (एलएपीआई) मोबाइल लाइसेंस-प्लेट रीडर (एमएलपीआर) वाहन लाइसेंस-प्लेट मान्यता (वीएलपीआर) वाहन मान्यता पहचान (वीआरआई) विकास एएनपीआर का आविष्कार 1976 में ब्रिटेन में पुलिस वैज्ञानिक विकास शाखा में किया गया था। प्रोटोटाइप सिस्टम 1979 तक काम कर रहे थे, और औद्योगिक प्रणालियों के उत्पादन के लिए अनुबंध दिए गए थे, पहले ई. एम. आई. इलेक्ट्रॉनिक्स में, और फिर यूके के वोकिंगम में कंप्यूटर रिकग्निशन सिस्टम (सी. आर. एस., जो अब जेनोप्टिक का हिस्सा है) में। ए1 सड़क और डार्टफोर्ड सुरंग पर प्रारंभिक परीक्षण प्रणालियों को तैनात किया गया था। चोरी की कार का पता लगाने के माध्यम से पहली गिरफ्तारी 1981 में की गई थी। हालाँकि, ए. एन. पी. आर. का व्यापक रूप से उपयोग तब तक नहीं हुआ जब तक कि 1990 के दशक के दौरान सस्ते और उपयोग में आसान सॉफ्टवेयर में नए विकास का बीड़ा नहीं उठाया गया। भविष्य में उपयोग के लिए एएनपीआर डेटा का संग्रह (यानी, तत्कालीन अज्ञात अपराधों को हल करने में) 2000 के दशक की शुरुआत में प्रलेखित किया गया था। ए. एन. पी. आर. का पहला प्रलेखित मामला एक हत्या को हल करने में मदद करने के लिए नवंबर 2005 में ब्रैडफोर्ड, यू. के. में हुआ, जहाँ ए. एन. पी. आर. ने शेरोन बेशेनिव्स्की के हत्यारों का पता लगाने और बाद में उन्हें दोषी ठहराने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाई। घटक प्रणाली का सॉफ्टवेयर पहलू मानक घरेलू कंप्यूटर हार्डवेयर पर चलता है और इसे अन्य अनुप्रयोगों या डेटाबेस से जोड़ा जा सकता है। यह पहले नंबर प्लेट की छवि का पता लगाने, सामान्य करने और बढ़ाने के लिए छवि हेरफेर तकनीकों की एक श्रृंखला का उपयोग करता है, और फिर लाइसेंस प्लेट के वर्णानुक्रम को निकालने के लिए ऑप्टिकल वर्ण पहचान (ओसीआर) का उपयोग करता है। ए. एन. पी. आर. प्रणालियाँ आम तौर पर दो बुनियादी दृष्टिकोणों में से एक में तैनात की जाती हैंः एक पूरी प्रक्रिया को वास्तविक समय में लेन स्थान पर करने की अनुमति देता है, और दूसरा सभी छवियों को कई लेन से दूरस्थ कंप्यूटर स्थान पर प्रेषित करता है और ओ. सी. आर. प्रक्रिया का प्रदर्शन करता है। जब लेन स्थल पर किया जाता है, तो प्लेट अल्फान्यूमेरिक, तिथि-समय, लेन की पहचान, और आवश्यक किसी भी अन्य जानकारी को लगभग 250 मिलीसेकंड में पूरा किया जाता है। इस जानकारी को यदि आवश्यक हो तो आगे की प्रक्रिया के लिए आसानी से दूरस्थ कंप्यूटर में प्रेषित किया जा सकता है, या बाद में पुनर्प्राप्ति के लिए लेन में संग्रहीत किया जा सकता है। दूसरी व्यवस्था में, आम तौर पर सर्वर फार्म में उच्च कार्यभार को संभालने के लिए बड़ी संख्या में पीसी का उपयोग किया जाता है, जैसे कि लंदन भीड़भाड़ शुल्क परियोजना में पाए जाते हैं। अक्सर ऐसी प्रणालियों में, दूरस्थ सर्वर को छवियों को अग्रेषित करने की आवश्यकता होती है, और इसके लिए बड़े बैंडविड्थ संचरण माध्यम की आवश्यकता हो सकती है। प्रौद्योगिकी एएनपीआर कैमरों द्वारा ली गई छवियों पर ऑप्टिकल चरित्र पहचान (ओसीआर) का उपयोग करता है। जब 2002 में डच वाहन पंजीकरण प्लेटों को एक अलग शैली में बदल दिया गया, तो किए गए परिवर्तनों में से एक फ़ॉन्ट में था, जिसमें कुछ अक्षरों (जैसे पी और आर) में छोटे अंतराल पेश किए गए थे ताकि उन्हें अधिक विशिष्ट बनाया जा सके और इसलिए ऐसी प्रणालियों के लिए अधिक सुपाठ्य बनाया जा सके। कुछ लाइसेंस प्लेट व्यवस्थाएँ फ़ॉन्ट के आकार और स्थिति में भिन्नताओं का उपयोग करती हैं-ए. एन. पी. आर. प्रणालियों को वास्तव में प्रभावी होने के लिए ऐसे अंतरों का सामना करने में सक्षम होना चाहिए। अधिक जटिल प्रणालियाँ अंतर्राष्ट्रीय रूपों का सामना कर सकती हैं, हालाँकि कई कार्यक्रम प्रत्येक देश के लिए व्यक्तिगत रूप से तैयार किए जाते हैं। उपयोग किए जाने वाले कैमरे मौजूदा सड़क-नियम प्रवर्तन या बंद-परिपथ टेलीविजन कैमरों के साथ-साथ मोबाइल इकाइयाँ हो सकती हैं, जो आमतौर पर वाहनों से जुड़ी होती हैं। कुछ प्रणालियाँ प्लेटों की स्पष्ट छवि लेने के लिए अवरक्त कैमरों का उपयोग करती हैं। मोबाइल प्रणालियों में 1990 के दशक के दौरान, प्रौद्योगिकी में महत्वपूर्ण प्रगति ने स्वचालित नंबर-प्लेट मान्यता (ए. एन. पी. आर.) प्रणालियों को सीमित महंगे, स्थापित करने में कठिन, निश्चित आधारित अनुप्रयोगों से सरल "पॉइंट एंड शूट" मोबाइल अनुप्रयोगों में ले लिया। यह सॉफ्टवेयर के निर्माण से संभव हुआ जो सस्ते पीसी आधारित, गैर-विशेषज्ञ हार्डवेयर पर चलता था जिसे अब पूर्व-परिभाषित कोण, दिशा, आकार और गति देने की आवश्यकता नहीं थी जिसमें प्लेटें कैमरे के दृश्य क्षेत्र से गुजरती थीं। कम मूल्य पर घटकों को और कम करने से विश्व स्तर पर कानून प्रवर्तन एजेंसियों द्वारा रिकॉर्ड संख्या में तैनाती की गई। उच्च गति पर लाइसेंस प्लेटों को पढ़ने की क्षमता वाले छोटे कैमरों के साथ-साथ छोटे, अधिक टिकाऊ प्रोसेसर जो पुलिस वाहनों की चड्डी में फिट होते हैं, कानून प्रवर्तन अधिकारियों को वास्तविक समय में लाइसेंस प्लेट पढ़ने के लाभ के साथ दैनिक गश्त करने की अनुमति देते हैं, जब वे तुरंत हस्तक्षेप कर सकते हैं। उनकी प्रभावशीलता के बावजूद, मोबाइल ए. एन. पी. आर. से संबंधित उल्लेखनीय समस्याएं हैं। सबसे बड़े में से एक यह है कि प्रोसेसर और कैमरों को 100 मील प्रति घंटे (160 किमी/घंटा) से अधिक की सापेक्ष गति को समायोजित करने के लिए पर्याप्त तेजी से काम करना चाहिए, जो आने वाले यातायात के मामले में एक संभावित परिदृश्य है। यह उपकरण भी बहुत कुशल होना चाहिए क्योंकि बिजली का स्रोत वाहन विद्युत प्रणाली है, और उपकरणों में न्यूनतम स्थान की आवश्यकता होनी चाहिए। सापेक्ष गति केवल एक मुद्दा है जो कैमरे की लाइसेंस प्लेट को पढ़ने की क्षमता को प्रभावित करता है। एल्गोरिदम को उन सभी चरों की भरपाई करने में सक्षम होना चाहिए जो ए. एन. पी. आर. की सटीक पढ़ने की क्षमता को प्रभावित कर सकते हैं, जैसे कि दिन का समय, मौसम और कैमरों और लाइसेंस प्लेटों के बीच का कोण। एक प्रणाली की रोशनी तरंग दैर्ध्य भी इन स्थितियों में एक पढ़ने के संकल्प और सटीकता पर सीधा प्रभाव डाल सकती है। वाहनों में कानून प्रवर्तन पर ए. एन. पी. आर. कैमरे लगाने के लिए उन लाइसेंस प्लेटों के साथ कैमरों के जुड़ाव पर सावधानीपूर्वक विचार करने की आवश्यकता होती है जिन्हें उन्हें पढ़ना होता है। कैमरों की सही संख्या का उपयोग करना और उन्हें इष्टतम परिणामों के लिए सटीक रूप से स्थापित करना चुनौतीपूर्ण साबित हो सकता है, विभिन्न मिशनों और वातावरण को देखते हुए। राजमार्ग गश्ती के लिए आगे की ओर देखने वाले कैमरों की आवश्यकता होती है जो कई लेन में फैले होते हैं और उच्च गति पर लाइसेंस प्लेटों को पढ़ने में सक्षम होते हैं। शहर के गश्ती दल को खड़ी कारों पर प्लेटों को पकड़ने के लिए कम दूरी, कम फोकल लंबाई वाले कैमरों की आवश्यकता होती है। लंबवत रूप से खड़ी कारों के साथ पार्किंग स्थल के लिए अक्सर बहुत कम फोकल लंबाई के साथ एक विशेष कैमरे की आवश्यकता होती है। अधिकांश तकनीकी रूप से उन्नत प्रणालियाँ लचीली होती हैं और इन्हें एक से लेकर चार तक के कई कैमरों के साथ कॉन्फ़िगर किया जा सकता है जिन्हें आसानी से आवश्यकता के अनुसार पुनर्स्थापित किया जा सकता है। केवल पीछे की लाइसेंस प्लेट वाले राज्यों के लिए एक अतिरिक्त चुनौती है क्योंकि आगे की ओर देखने वाला कैमरा आने वाले यातायात के साथ अप्रभावी है। इस स्थिति में एक कैमरे को पीछे की ओर घुमाया जा सकता है। एल्गोरिदम एक लाइसेंस प्लेट की पहचान करने के लिए सॉफ्टवेयर को सात प्राथमिक एल्गोरिदम की आवश्यकता होती हैः प्लेट स्थानीयकरण-पिक्चर प्लेट अभिविन्यास और आकार पर प्लेट को खोजने और अलग करने के लिए जिम्मेदार-प्लेट के तिरछेपन की भरपाई करता है और आवश्यक आकार के लिए आयामों को समायोजित करता है सामान्यीकरण-छवि चरित्र विभाजन की चमक और विपरीतता को समायोजित करता है-प्लेटों पर व्यक्तिगत वर्णों को ढूंढता है सिंटैक्टिकल/ज्यामितीय विश्लेषण-देश-विशिष्ट नियमों के खिलाफ वर्णों और स्थितियों की जांच करता है अधिक विश्वसनीय या आत्मविश्वासपूर्ण परिणाम उत्पन्न करने के लिए कई क्षेत्रों/छवियों पर मान्यता प्राप्त मूल्य का औसत, विशेष रूप से यह देखते हुए कि किसी एक छवि में एक परावर्तित प्रकाश भड़क हो सकता है, आंशिक रूप से अस्पष्ट हो सकता है, या अन्य अस्पष्ट प्रभाव हो सकते हैं। कार्यक्रम के इन उपखंडों में से प्रत्येक की जटिलता प्रणाली की सटीकता को निर्धारित करती है। तीसरे चरण (सामान्यीकरण) के दौरान, कुछ प्रणालियाँ अक्षरों और प्लेट बैकिंग के बीच चित्र अंतर को बढ़ाने के लिए किनारे का पता लगाने की तकनीकों का उपयोग करती हैं। छवि पर दृश्य शोर को कम करने के लिए एक माध्यिका फिल्टर का भी उपयोग किया जा सकता है। कठिनाइयाँ कई संभावित कठिनाइयाँ हैं जिनका सॉफ़्टवेयर को सामना करने में सक्षम होना चाहिए। इनमें शामिल हैंः खराब फ़ाइल रिज़ॉल्यूशन, आमतौर पर क्योंकि प्लेट बहुत दूर होती है, लेकिन कभी-कभी कम गुणवत्ता वाले कैमरे की धुंधली छवियों के उपयोग के परिणामस्वरूप, विशेष रूप से गति धुंधली होती है, अधिक एक्सपोजर, रिफ्लेक्शन या छाया के कारण खराब रोशनी और कम कंट्रास्ट प्लेट को अस्पष्ट (भाग) करने वाली एक वस्तु, अक्सर एक टो बार, या प्लेट पर गंदगी पढ़ने के लिए लाइसेंस प्लेटें जो आगे और पीछे अलग होती हैं क्योंकि टोड ट्रेलर, कैंपर, आदि। लाइसेंस प्लेट पढ़ने के दौरान कैमरे के दृश्य के कोण में वाहन लेन परिवर्तन एक अलग फ़ॉन्ट, जो वैनिटी प्लेटों के लिए लोकप्रिय है (कुछ देश ऐसी प्लेटों की अनुमति नहीं देते हैं, समस्या को समाप्त करते हैं) परिच्छेदन तकनीक देशों या राज्यों के बीच समन्वय का अभाव है। अलग-अलग देशों या राज्यों की दो कारों में प्लेट का एक ही नंबर लेकिन अलग-अलग डिज़ाइन हो सकता है। जबकि इनमें से कुछ समस्याओं को सॉफ्टवेयर के भीतर ठीक किया जा सकता है, यह मुख्य रूप से सिस्टम के हार्डवेयर पक्ष पर छोड़ दिया जाता है कि वे इन कठिनाइयों के समाधान पर काम करें। कैमरे की ऊँचाई बढ़ाने से प्लेट को अस्पष्ट करने वाली वस्तुओं (जैसे अन्य वाहन) के साथ समस्याओं से बचा जा सकता है, लेकिन अन्य समस्याओं का परिचय और वृद्धि हो सकती है, जैसे कि प्लेट के बढ़े हुए तिरछे हिस्से के लिए समायोजन। कुछ कारों पर, टो बार लाइसेंस प्लेट के एक या दो अक्षरों को अस्पष्ट कर सकते हैं। बाइक रैक पर साइकिलें भी नंबर प्लेट को अस्पष्ट कर सकती हैं, हालांकि कुछ देशों और क्षेत्राधिकारों, जैसे विक्टोरिया, ऑस्ट्रेलिया में, "बाइक प्लेट" फिट की जानी चाहिए। कुछ छोटे पैमाने की प्रणालियाँ लाइसेंस प्लेट में कुछ त्रुटियों की अनुमति देती हैं। जब विशिष्ट वाहनों को अवरोधित क्षेत्र तक पहुँच देने के लिए उपयोग किया जाता है, तो एक चरित्र की स्वीकार्य त्रुटि दर का निर्णय लिया जा सकता है। ऐसा इसलिए है क्योंकि एक अनधिकृत कार की इस तरह की लाइसेंस प्लेट होने की संभावना काफी कम देखी जाती है। हालाँकि, अशुद्धि का यह स्तर ए. एन. पी. आर. प्रणाली के अधिकांश अनुप्रयोगों में स्वीकार्य नहीं होगा। इमेजिंग हार्डवेयर किसी भी एएनपीआर प्रणाली के सामने के छोर पर इमेजिंग हार्डवेयर होता है जो लाइसेंस प्लेटों की छवि लेता है। प्रारंभिक छवि ग्रहण ए. एन. पी. आर. प्रणाली का एक गंभीर रूप से महत्वपूर्ण हिस्सा है, जो गणना के सिद्धांत के अनुसार, अक्सर समग्र प्रदर्शन को निर्धारित करेगा। लाइसेंस प्लेट कैप्चर आमतौर पर विशेष रूप से कार्य के लिए डिज़ाइन किए गए विशेष कैमरों द्वारा किया जाता है, हालांकि नई सॉफ्टवेयर तकनीकों को लागू किया जा रहा है जो किसी भी आईपी-आधारित निगरानी कैमरे का समर्थन करते हैं और परिधि सुरक्षा अनुप्रयोगों के लिए एएनपीआर की उपयोगिता को बढ़ाते हैं। लाइसेंस प्लेट इमेजिंग कैमरों के लिए कठिनाई पैदा करने वाले कारकों में रिकॉर्ड किए जा रहे वाहनों की गति, परिवेशी प्रकाश का अलग-अलग स्तर, हेडलाइट चमक और कठोर पर्यावरणीय स्थितियां शामिल हैं। अधिकांश समर्पित लाइसेंस प्लेट कैप्चर कैमरे प्रकाश और प्लेट परावर्तनशीलता की समस्याओं को हल करने के लिए अवरक्त रोशनी को शामिल करेंगे। कई देश अब लाइसेंस प्लेटों का उपयोग करते हैं जो पूर्व-प्रतिबिंबित होती हैं। यह प्रकाश को स्रोत पर वापस लाता है और इस प्रकार छवि के कंट्रास्ट में सुधार करता है। कुछ देशों में, प्लेट पर वर्ण प्रतिबिंबित नहीं होते हैं, जो किसी भी प्रकाश की स्थिति में प्रतिबिंबित पृष्ठभूमि के साथ उच्च स्तर का विरोधाभास देते हैं। एक कैमरा जो सक्रिय अवरक्त इमेजिंग (लेंस के ऊपर एक सामान्य रंग फिल्टर और उसके बगल में एक अवरक्त प्रकाशक के साथ) का उपयोग करता है, इससे बहुत लाभ होता है क्योंकि अवरक्त तरंगें प्लेट से वापस परावर्तित होती हैं। हालाँकि, यह केवल समर्पित ए. एन. पी. आर. कैमरों पर ही संभव है, और इसलिए अन्य उद्देश्यों के लिए उपयोग किए जाने वाले कैमरों को सॉफ्टवेयर क्षमताओं पर अधिक निर्भर होना चाहिए। इसके अलावा, जब एक पूर्ण-रंगीन छवि की आवश्यकता होती है और साथ ही एएनपीआर-पुनर्प्राप्त विवरणों का उपयोग किया जाता है, तो एक अवरक्त-सक्षम कैमरा और एक सामान्य (रंगीन) कैमरा एक साथ काम करना आवश्यक है। धुंधलापन से बचने के लिए एक समर्पित कैमरे की शटर गति को एक सेकंड के 1/1000 पर सेट करना आदर्श है। यह भी महत्वपूर्ण है कि कैमरा एक वैश्विक शटर का उपयोग करे, रोलिंग शटर के विपरीत, यह सुनिश्चित करने के लिए कि ली गई छवियां विरूपण-मुक्त हैं। क्योंकि कार आगे बढ़ रही है, धीमी शटर गति के परिणामस्वरूप एक छवि हो सकती है जो ओसीआर सॉफ्टवेयर का उपयोग करके पढ़ने के लिए बहुत धुंधली है, खासकर अगर कैमरा वाहन की तुलना में बहुत अधिक है। धीमी गति से चलने वाले यातायात में, या जब कैमरा निचले स्तर पर होता है और वाहन कैमरे के करीब आने वाले कोण पर होता है, तो शटर की गति इतनी तेज होने की आवश्यकता नहीं होती है। एक सेकंड की 1/500 की शटर गति 40 मील प्रति घंटे (64 किमी/घंटा) और एक सेकंड की 1/250 से 5 मील प्रति घंटे (8 किमी/घंटा) तक जाने वाले यातायात का सामना कर सकती है। लाइसेंस प्लेट कैपचर कैमरा यात्रा करने वाले वाहनों से उपयोग करने योग्य छवियां बना सकते हैं। प्रभावी लाइसेंस प्लेट कैप्चर की संभावनाओं को अधिकतम करने के लिए, इंस्टॉलरों को लक्ष्य कैप्चर क्षेत्र के सापेक्ष कैमरे की स्थिति पर सावधानीपूर्वक विचार करना चाहिए। कैमरा लेंस और लाइसेंस प्लेट के बीच घटना के सीमा कोणों को पार करने से विरूपण के कारण उपयोग करने योग्य छवियां प्राप्त करने की संभावना बहुत कम हो जाएगी। निर्माताओं ने लाइसेंस प्लेट कैप्चर कैमरों की भौतिक स्थापना से त्रुटियों को दूर करने में मदद करने के लिए उपकरण विकसित किए हैं। उपयोग कानून प्रवर्तन ऑस्ट्रेलिया कई राज्य पुलिस बल, और न्याय विभाग (विक्टोरिया) स्थिर और गतिशील दोनों ए. एन. पी. आर. प्रणालियों का उपयोग करते हैं। न्यू साउथ वेल्स पुलिस बल राजमार्ग गश्ती दल 2005 में ऑस्ट्रेलिया में एक निश्चित एएनपीआर कैमरा प्रणाली का परीक्षण और उपयोग करने वाला पहला दल था। 2009 में उन्होंने अपने राजमार्ग गश्ती बेड़े में तीन अवरक्त कैमरों के साथ एक मोबाइल एएनपीआर प्रणाली (आधिकारिक तौर पर एमएएनपीआर के रूप में जाना जाता है) की शुरुआत की। यह प्रणाली अपंजीकृत और चोरी किए गए वाहनों के साथ-साथ अयोग्य या निलंबित चालकों के साथ-साथ अन्य 'हित के व्यक्तियों' की पहचान करती है जैसे कि बकाया वारंट वाले व्यक्ति। बेल्जियम मेशेलेन शहर सितंबर 2011 से शहर की सीमा (इनबाउंड और आउटबाउंड) को पार करने वाली सभी कारों को स्कैन करने के लिए एक एएनपीआर प्रणाली का उपयोग करता है। 'काली सूची' में सूचीबद्ध कारें (कोई बीमा, चोरी आदि नहीं) प्रेषण कक्ष में एक अलार्म उत्पन्न करें, ताकि उन्हें एक गश्ती दल द्वारा रोका जा सके। 2012 की शुरुआत तक, प्रति सप्ताह 10 लाख कारों की स्वचालित रूप से इस तरह से जाँच की जाती है। कनाडा में संघीय, प्रांतीय और नगरपालिका पुलिस सेवाएँ स्वचालित लाइसेंस प्लेट मान्यता सॉफ्टवेयर का उपयोग करती हैं; उनका उपयोग कुछ टोल मार्गों और पार्किंग प्रवर्तन एजेंसियों द्वारा भी किया जाता है। इस प्रकार ऐसे उपकरणों के उपयोग से प्राप्त जानकारी के उपयोग को नियंत्रित करने वाले कानून विभिन्न प्रांतीय गोपनीयता अधिनियमों के माध्यम से अनिवार्य हैं। डेनमार्क तकनीक का परीक्षण डेनिश पुलिस द्वारा किया जाता है। यह 2016 के मध्य से स्थायी उपयोग में है। फ्रांस में पूरे देश में प्रमुख सड़कों पर 180 गैन्ट्री बनाए गए हैं। ये और 250 स्थिर कैमरों के साथ मिलकर साढ़े तीन टन से अधिक की गाड़ियों पर पर्यावरण कर लगाने में सक्षम होंगे। वर्तमान में इस प्रणाली का विरोध किया जा रहा है और जबकि वे कैमरों से गुजरने वाले वाहनों पर डेटा एकत्र कर रहे हैं, कोई पर्यावरण कर नहीं लिया जा रहा है। 11 मार्च 2008 को जर्मनी के संघीय संवैधानिक न्यायालय ने फैसला सुनाया कि जर्मनी में स्वचालित नंबर प्लेट मान्यता प्रणालियों के उपयोग की अनुमति देने वाले कानूनों के कुछ क्षेत्रों ने गोपनीयता के अधिकार का उल्लंघन किया है। विशेष रूप से, अदालत ने पाया कि किसी भी प्रकार की जानकारी (यानी, नंबर प्लेट डेटा) का प्रतिधारण जो किसी भी पूर्व-निर्धारित उपयोग के लिए नहीं था (जैसे, संदिग्ध आतंकवादियों पर नज़र रखने या गति कानूनों को लागू करने के लिए) जर्मन कानून का उल्लंघन था। ये प्रणालियाँ जेनोप्टिक रोबोट जीएमबीएच द्वारा प्रदान की गई थीं, और इन्हें ट्रैफीकैप्टर कहा जाता था। 2012 में हंगरी के आंतरिक मंत्रालय, राष्ट्रीय पुलिस मुख्यालय और केंद्रीय लोक प्रशासन और इलेक्ट्रॉनिक सेवाओं के आयोग के बीच एक राज्य संघ का गठन किया गया था, जिसका उद्देश्य 2015 के अंत तक राष्ट्रव्यापी कवरेज के साथ एक एकीकृत बुद्धिमान परिवहन प्रणाली (आईटीएस) स्थापित करना और संचालित करना था। प्रणाली के भीतर, एएनपीआर, गति का पता लगाने, इमेजिंग और सांख्यिकीय क्षमताओं के साथ 160 पोर्टेबल यातायात प्रवर्तन और डेटा-एकत्र करने वाली इकाइयों और 365 स्थायी गैन्ट्री प्रतिष्ठानों को ऑनलाइन लाया गया। चूंकि सभी डेटा बिंदु एक केंद्रीय रूप से स्थित आई. टी. एस. से जुड़े होते हैं, इसलिए संघ का प्रत्येक सदस्य अपनी प्रशासनिक और प्रवर्तन गतिविधियों की श्रृंखला का अलग से उपयोग करने में सक्षम होता है, जैसे कि दूरस्थ वाहन पंजीकरण और बीमा सत्यापन, गति, लेन और यातायात प्रकाश प्रवर्तन और वांछित या चोरी किए गए वाहन अवरोधन आदि। कई हंगेरियन सहायक पुलिस इकाइयाँ भी पुलिस के सहयोग से मैट्रिक्स पुलिस नामक एक प्रणाली का उपयोग करती हैं। इसमें एक वेब कैमरे से लैस एक पोर्टेबल कंप्यूटर होता है जो स्वचालित नंबर-प्लेट पहचान का उपयोग करके चोरी की गई कार के डेटाबेस को स्कैन करता है। यह प्रणाली चयनित गश्ती वाहनों के डैशबोर्ड पर स्थापित की जाती है (पीडीए-आधारित हाथ से पकड़े जाने वाले संस्करण भी मौजूद हैं) और इसका उपयोग मुख्य रूप से पार्किंग कारों के लाइसेंस प्लेट को नियंत्रित करने के लिए किया जाता है। चूँकि सहायक पुलिस के पास चलने वाले वाहनों को रोकने का आदेश देने का अधिकार नहीं है, यदि कोई चोरी की कार पाई जाती है, तो औपचारिक पुलिस को सूचित किया जाता है। सऊदी अरब में सऊदी अरब वाहन पंजीकरण प्लेटें सफेद पृष्ठभूमि का उपयोग करती हैं, लेकिन कई वाहन प्रकारों की पृष्ठभूमि अलग हो सकती है। पंजीकरण प्लेट पर केवल 17 अरबी अक्षरों का उपयोग किया जाता है। सऊदी अरब में प्लेटों की पहचान के लिए एक चुनौती अंकों का आकार है। कुछ प्लेटें पूर्वी अरबी अंकों और 'पश्चिमी अरबी' समकक्ष दोनों का उपयोग करती हैं। एपीएनआर अरबी अंकों के लिए स्रोत कोड के साथ एक शोध उपलब्ध है। स्वीडन में नौ अलग-अलग स्थानों पर स्वीडिश पुलिस प्राधिकरण द्वारा तकनीक का परीक्षण किया जाता है। तुर्की के कई शहरों ने परीक्षण किया है-और कुछ ने सेवा में डाल दिया है-केजीवाईएस (केंट गुवेनलिक योनेटिम सिस्टेमी, सिटी सिक्योरिटी एडमिनिस्ट्रेशन सिस्टम), यानी राजधानी अंकारा ने केजीवाईएस की शुरुआत की है-जिसमें मुख्य धमनियों और शहर के निकास पर एक पंजीकरण प्लेट संख्या मान्यता प्रणाली शामिल है। इस प्रणाली का उपयोग प्रति लेन दो कैमरों के साथ किया गया है, एक प्लेट पहचानने के लिए और एक गति का पता लगाने के लिए। अब इस प्रणाली को सभी पंजीकरण संख्या कैमरों को एक साथ नेटवर्क करने और पूर्व निर्धारित दूरी पर औसत गति को लागू करने के लिए विस्तारित किया गया है। यदि गति उल्लंघन का पता चलता है तो कुछ धमनियों की सीमा होती है, और कुछ, और तिथि-समय विवरण के साथ फोटो साक्ष्य पंजीकरण पते पर पोस्ट किए जाते हैं। 2012 तक, 30 प्रतिशत से अधिक की गति सीमा को पार करने के लिए जुर्माना लगभग 175 अमेरिकी डॉलर है। यूक्रेन प्रणाली एकीकरण की परियोजना "ओ. एल. एल. आई. प्रौद्योगिकी" और यूक्रेन के राज्य यातायात निरीक्षण विभाग (एस. टी. आई.) के आंतरिक मामलों के मंत्रालय ने एक आधुनिक तकनीकी परिसर की शुरुआत पर प्रयोग किया जो चोरी की गई कारों, ड्राइविंग लाइसेंस से वंचित ड्राइवरों और अन्य समस्या वाली कारों का वास्तविक समय में पता लगाने में सक्षम है। यूक्रेनी परिसर "वीडियो नियंत्रण" डेटा बेस के तहत जांच के साथ लाइसेंस प्लेटों की पहचान के साथ कार के वीडियो फिक्सिंग के सिद्धांत द्वारा काम कर रहा है। यूनाइटेड किंगडम गृह कार्यालय का कहना है कि यूनाइटेड किंगडम में स्वचालित नंबर-प्लेट मान्यता का उद्देश्य संगठित अपराध समूहों और आतंकवादियों से निपटने सहित आपराधिकता का पता लगाने, रोकने और बाधित करने में मदद करना है। लगभग 13,000 कैमरों के नेटवर्क के माध्यम से वाहनों की गतिविधियों को रिकॉर्ड किया जाता है जो प्रतिदिन लगभग 55 मिलियन ए. एन. पी. आर. 'रीड' रिकॉर्ड को कैप्चर करते हैं। इन अभिलेखों को राष्ट्रीय एएनपीआर डेटा सेंटर में दो साल तक संग्रहीत किया जाता है, जिन्हें ब्रिटेन की कानून प्रवर्तन एजेंसियों द्वारा जांच के हिस्से के रूप में साक्ष्य के रूप में एक्सेस, विश्लेषण और उपयोग किया जा सकता है। 2012 में, यू. के. संसद ने स्वतंत्रता संरक्षण अधिनियम लागू किया जिसमें व्यक्तियों के बारे में जानकारी के संग्रह, भंडारण, प्रतिधारण और उपयोग को नियंत्रित करने और प्रतिबंधित करने से संबंधित कई प्रावधान शामिल हैं। इस अधिनियम के तहत, गृह कार्यालय ने सरकार और कानून प्रवर्तन एजेंसियों द्वारा एएनपीआर सहित निगरानी कैमरों के उपयोग के लिए 2013 में एक आचार संहिता प्रकाशित की। संहिता का उद्देश्य यह सुनिश्चित करने में मदद करना है कि उनके उपयोग को "सहमति द्वारा निगरानी के रूप में चिह्नित किया गया है, और समुदाय की ओर से ऐसी सहमति को सहमति के रूप में सूचित किया जाना चाहिए और किसी सिस्टम ऑपरेटर द्वारा ग्रहण नहीं किया जाना चाहिए। सहमति से निगरानी को सहमति से पुलिसिंग के समान माना जाना चाहिए। इसके अलावा, 2014 में डेटा, बुनियादी ढांचे और डेटा पहुंच और प्रबंधन के लिए मानकों का एक समूह पेश किया गया था। संयुक्त राज्य अमेरिका में, ए. एन. पी. आर. प्रणालियों को आम तौर पर ए. एल. पी. आर. (स्वचालित लाइसेंस प्लेट रीडर/रिकग्निशन) तकनीक के रूप में संदर्भित किया जाता है, भाषा में अंतर के कारण (यानी, "नंबर प्लेट" को अमेरिकी अंग्रेजी में "लाइसेंस प्लेट" के रूप में संदर्भित किया जाता है) 2019 से, झुंड सुरक्षा जैसी निजी कंपनियां तेजी से बढ़ी हैं, जो निजी व्यक्तियों के साथ-साथ पड़ोस संघों और कानून प्रवर्तन के लिए स्थिर ए. एल. पी. आर. कैमरों को बढ़ावा दे रही हैं। अप्रैल 2022 तक, एसीएलयू और अन्य नागरिक अधिकार संगठनों की आलोचना और इस बारे में चिंताओं के बावजूद कि क्या यह प्रणाली वास्तव में अपराध को कम करती है, संयुक्त राज्य भर के 1500 शहरों ने झुंड कैमरों को लागू कर दिया था। मोबाइल ए. एन. पी. आर. का उपयोग शहर, काउंटी, राज्य और संघीय स्तर पर अमेरिकी कानून प्रवर्तन एजेंसियों के बीच व्यापक है। पुलिस एक्जीक्यूटिव रिसर्च फोरम की 2012 की एक रिपोर्ट के अनुसार, सभी अमेरिकी पुलिस विभागों में से लगभग 71 प्रतिशत एएनपीआर के किसी न किसी रूप का उपयोग करते हैं। मोबाइल एएनपीआर नगरपालिका की भविष्यसूचक पुलिसिंग रणनीतियों और खुफिया जानकारी एकत्र करने के साथ-साथ चोरी किए गए वाहनों की बरामदगी, वांछित अपराधियों की पहचान, और उन व्यक्तियों से राजस्व संग्रह का एक महत्वपूर्ण घटक बन रहा है जो शहर या राज्य करों या जुर्माने पर अपराधी हैं, या एम्बर अलर्ट की निगरानी कर रहे हैं। इस तकनीक के व्यापक कार्यान्वयन के साथ, कई यू. एस. राज्य अब $500 तक के दुराचार उद्धरण जारी करते हैं जब एक लाइसेंस प्लेट को समाप्त या गलत वाहन के रूप में पहचाना जाता है। सफलतापूर्वक पहचानी गई प्लेटों को "वांछित व्यक्ति", "सुरक्षा आदेश", लापता व्यक्ति, गिरोह के सदस्य, ज्ञात और संदिग्ध आतंकवादी, पर्यवेक्षित रिहाई, आप्रवासन उल्लंघनकर्ता और राष्ट्रीय यौन अपराधी सूचियों सहित डेटाबेस के खिलाफ मिलान किया जा सकता है। लाइसेंस प्लेट संख्या के वास्तविक समय प्रसंस्करण के अलावा, अमेरिका में एएनपीआर प्रणाली प्रत्येक लाइसेंस प्लेट से डेटा एकत्र करती है (और अनिश्चित काल के लिए संग्रहीत कर सकती है)। छवियों, तिथियों, समय और जी. पी. एस. निर्देशांकों को भंडारित किया जा सकता है और एक संदिग्ध को एक दृश्य पर रखने में मदद कर सकता है, गवाह की पहचान, पैटर्न पहचान या व्यक्तियों की ट्रैकिंग में सहायता कर सकता है। गृह सुरक्षा विभाग ने सभी निगरानी प्रणालियों को संयोजित करने के लिए एक संघीय डेटाबेस का प्रस्ताव दिया है, जिसे गोपनीयता शिकायतों के बाद रद्द कर दिया गया था। 1998 में, वाशिंगटन, डी. सी. के एक पुलिस लेफ्टिनेंट ने एक समलैंगिक बार के पास खड़े वाहनों के मालिकों को ब्लैकमेल करने के बाद जबरन वसूली का दोषी ठहराया। 2015 में, लॉस एंजिल्स पुलिस विभाग ने उच्च वेश्यावृत्ति के क्षेत्रों में प्रवेश करने वाले सभी वाहनों के घर के पते पर पत्र भेजने का प्रस्ताव रखा। निजी क्षेत्र के प्रारंभिक मोबाइल ए. एन. पी. आर. अनुप्रयोग वाहन पुनः कब्जा और वसूली के लिए रहे हैं, हालांकि निजी कंपनियों द्वारा निजी स्वामित्व वाले वाहनों या निजी संपत्ति (उदाहरण के लिए, ड्राइववे) से एकत्र की गई जानकारी एकत्र करने के लिए ए. एन. पी. आर. का आवेदन संवेदनशीलता और सार्वजनिक बहस का मुद्दा बन गया है। ए. एन. पी. आर. के अन्य उपयोगों में पार्किंग प्रवर्तन, और उन व्यक्तियों से राजस्व संग्रह शामिल हैं जो शहर या राज्य करों या जुर्माने पर दोषी हैं। तकनीक को अक्सर ए एंड ई नेटवर्क पर प्रदर्शित रियलिटी टीवी शो पार्किंग वॉर्स में दिखाया जाता है। शो में, टो ट्रक ड्राइवर और बूटिंग टीमें बड़ी मात्रा में अवैतनिक पार्किंग जुर्माने वाले अपराधी वाहनों को खोजने के लिए एएनपीआर का उपयोग करती हैं। लाइसेंस प्लेट जानकारी के संग्रह और प्रतिधारण के संबंध में राज्यों के बीच कानून अलग-अलग हैं। 16 राज्यों में इस बात की सीमा है कि डेटा को कितने समय तक रखा जा सकता है, जिसमें सबसे कम न्यू हैम्पशायर (3 मिनट) और सबसे अधिक कोलोराडो (3 साल) है। वर्जीनिया के सर्वोच्च न्यायालय ने 2018 में फैसला सुनाया कि ए. एल. पी. आर. से एकत्र किया गया डेटा व्यक्तिगत जानकारी का गठन कर सकता है। नतीजतन, 1 अप्रैल 2019 को, एक फेयरफैक्स काउंटी न्यायाधीश ने एक निषेधाज्ञा जारी की जिसमें फेयरफैक्स काउंटी पुलिस विभाग को आपराधिक जांच से संबंधित जांच या खुफिया जानकारी एकत्र करने के बाहर ए. एल. पी. आर. डेटा एकत्र करने और संग्रहीत करने से रोक दिया गया। 22 अक्टूबर, 2020 को, वर्जीनिया के सर्वोच्च न्यायालय ने उस निर्णय को पलट दिया, यह निर्णय देते हुए कि एकत्र किया गया डेटा व्यक्तिगत, पहचान करने वाली जानकारी नहीं थी। अप्रैल 2020 में, मैसाचुसेट्स सुप्रीम ज्यूडिशियल कोर्ट ने पाया कि केप कॉड तक एक संदिग्ध हेरोइन वितरक के पुल क्रॉसिंग का सर्वेक्षण करने के लिए स्वचालित लाइसेंस प्लेट पाठकों का वारंट रहित उपयोग केवल सीमित समय और दायरे के कारण संयुक्त राज्य अमेरिका के संविधान के चौथे संशोधन का उल्लंघन नहीं करता है। औसत गति वाले कैमरों ए. एन. पी. आर. का उपयोग ऑस्ट्रेलिया, ऑस्ट्रिया, बेल्जियम, दुबई (यू. ए. ई.), फ्रांस, आयरलैंड, इटली, नीदरलैंड, स्पेन, दक्षिण अफ्रीका, यू. के. और कुवैत में गति सीमा प्रवर्तन के लिए किया जाता है। यह दो निश्चित बिंदुओं के बीच वाहनों के यात्रा समय को ट्रैक करके और औसत गति की गणना करके काम करता है। दावा किया जाता है कि इन कैमरों को पारंपरिक गति कैमरों की तुलना में विस्तारित दूरी पर स्थिर कानूनी गति बनाए रखने में एक फायदा है, न कि विशिष्ट कैमरा स्थानों पर भारी ब्रेकिंग को प्रोत्साहित करने और बाद में अवैध गति पर वापस त्वरण करने के लिए। इटली में इतालवी राजमार्गों ने ट्यूटर नामक एक निगरानी प्रणाली विकसित की है जो 2500 कि. मी. (2012) से अधिक की दूरी तय करती है। ट्यूटर सिस्टम लेन बदलते समय कारों को रोकने में भी सक्षम है। ट्यूटर या सेफ्टी ट्यूटर मोटरवे मैनेजमेंट कंपनी-ऑटोस्ट्रेड पर एल 'इटालिया-और राज्य पुलिस के बीच एक संयुक्त परियोजना है। समय के साथ इसे अन्य संस्करणों द्वारा प्रतिस्थापित किया गया है, उदाहरण के लिए एस. आई. सी. वी. ई.-पी. एम. जहाँ पी. एम. का अर्थ प्लेटमैचिंग और एस. आई. सी. वी. ई. वर्जिलियस है। इस औसत गति निगरानी प्रणाली के अलावा, अन्य सेलेरिटास और टी-स्पीड वी. 2 हैं। नीदरलैंड में 2002 से औसत गति वाले कैमरे (प्रक्षेपवक्र नियंत्रण) काम कर रहे हैं। जुलाई 2009 तक, 12 कैमरे काम कर रहे थे, ज्यादातर देश के पश्चिम में और ए12 के साथ। इनमें से कुछ को कई "खंडों" में विभाजित किया गया है ताकि कारों को मोटरवे से निकलने और प्रवेश करने की अनुमति मिल सके। 1997 में ए2 के एक छोटे से हिस्से पर पहली प्रायोगिक प्रणाली का परीक्षण किया गया था और पुलिस द्वारा इसे एक बड़ी सफलता माना गया था, जिससे उसी स्थान पर नियमित गति कैमरों का उपयोग करने पर 5 से 6 प्रतिशत की तुलना में अधिक गति को 0.66% तक कम कर दिया गया था। क्षेत्र में शोर और वायु प्रदूषण को सीमित करने के लिए गति सीमा को 80 किमी/घंटा तक कम करने के तुरंत बाद 2002 में ए13 पर पहला स्थायी औसत गति कैमरा स्थापित किया गया था। 2007 में, औसत गति कैमरों के परिणामस्वरूप कुल 9.7 लाख में से अधिक गति के लिए 17 लाख जुर्माना लगाया गया। डच महान्यायवादी के अनुसार, औसत गति कैमरों से लैस मोटरवे अनुभागों पर गति सीमा के उल्लंघन की औसत संख्या 1 से 2 प्रतिशत के बीच है, जबकि अन्य जगहों पर यह 10 से 15 प्रतिशत है। यूनाइटेड किंगडम में औसत गति कैमरों के सबसे उल्लेखनीय हिस्सों में से एक स्कॉटलैंड में ए77 सड़क पर पाया जाता है, जिसकी निगरानी किल्मरनॉक और गिरवन के बीच की जाती है। 2006 में यह पुष्टि की गई थी कि लेन बदलकर 'एस. पी. ई. सी. एस.' कैमरों से तेज गति वाले टिकटों से संभावित रूप से बचा जा सकता है और आर. ए. सी. फाउंडेशन को डर था कि लोग पकड़े जाने की संभावना को कम करने के लिए एक लेन से दूसरी लेन में बदलकर "रूसी रूले" खेल सकते हैं; हालाँकि, 2007 में प्रणाली को बहु-लेन उपयोग के लिए उन्नत किया गया था और 2008 में निर्माता ने "मिथक" को "स्पष्ट रूप से असत्य" के रूप में वर्णित किया था। इस बात के प्रमाण मौजूद हैं कि एस. पी. ई. सी. एस. जैसी प्रणालियों के कार्यान्वयन का अत्यधिक गति से यात्रा करने वाले चालकों की मात्रा पर काफी प्रभाव पड़ता है; ऊपर उल्लिखित सड़क के हिस्से पर (ए77 ग्लासगो और आयर के बीच) एस. पी. ई. सी. एस. प्रणाली की शुरुआत के बाद से गति उल्लंघन में "भारी गिरावट" देखी गई है। अपराध निवारक हाल के नवाचारों ने सरकारी सुविधाओं में परिधि सुरक्षा और पहुंच नियंत्रण अनुप्रयोगों के लिए ए. एन. पी. आर. को अपनाने में योगदान दिया है। अमेरिका के भीतर, कथित "आतंकवाद के कृत्यों" से बचाने के लिए "मातृभूमि सुरक्षा" के प्रयासों के परिणामस्वरूप दूतावासों, स्कूलों, हवाई अड्डों, समुद्री बंदरगाहों, सैन्य और संघीय भवनों, कानून प्रवर्तन और सरकारी सुविधाओं और परिवहन केंद्रों जैसी संवेदनशील सुविधाओं के लिए एएनपीआर को अपनाया गया है। ए. एन. पी. आर. को आई. पी. आधारित निगरानी कैमरों के नेटवर्क के माध्यम से लागू करने में सक्षम के रूप में विपणन किया जाता है जो संदिग्ध या विसंगत व्यवहार की निगरानी करने, पहुंच नियंत्रण में सुधार करने और घड़ी सूचियों के साथ मिलान करने के उद्देश्य से चेहरे की पहचान, ऑब्जेक्ट ट्रैकिंग और रिकॉर्डिंग सिस्टम के साथ "डबल ड्यूटी" करते हैं। ए. एन. पी. आर. प्रणालियाँ आमतौर पर महत्वपूर्ण संवेदनशीलता, प्रवेश या निकास के बिंदुओं पर स्थापित की जाती हैं। होमलैंड सुरक्षा विभाग, न्याय विभाग, परिवहन विभाग और रक्षा विभाग जैसी प्रमुख अमेरिकी एजेंसियों ने परिधि सुरक्षा अनुप्रयोगों के लिए एएनपीआर खरीदा है। बोस्टन, लंदन और न्यूयॉर्क शहर जैसे शहरों द्वारा आतंकवाद के कृत्यों के खिलाफ शहर भर में सुरक्षा प्रदान करने और सार्वजनिक समारोहों और सार्वजनिक स्थानों के लिए समर्थन प्रदान करने के लिए एएनपीआर प्रणालियों के बड़े नेटवर्क स्थापित किए जा रहे हैं। जॉर्ज मेसन विश्वविद्यालय में साक्ष्य-आधारित अपराध नीति केंद्र स्वचालित नंबर-प्लेट मान्यता प्रौद्योगिकी के निम्नलिखित यादृच्छिक नियंत्रित परीक्षणों की पहचान बहुत कठोर के रूप में करता है। उद्यम सुरक्षा और सेवाएँ सरकारी सुविधाओं के अलावा, सुविधा सुरक्षा चिंताओं वाले कई निजी क्षेत्र के उद्योगों ने एएनपीआर समाधानों को लागू करना शुरू कर दिया है। उदाहरणों में कैसिनो, अस्पताल, संग्रहालय, पार्किंग सुविधा और रिसॉर्ट शामिल हैं। अमेरिका में, निजी सुविधाएं आम तौर पर सरकारी या पुलिस निगरानी सूचियों तक नहीं पहुंच सकती हैं, लेकिन ग्राहकों, वी. आई. पी., महत्वपूर्ण कर्मियों या "प्रतिबंधित व्यक्ति" सूचियों के लिए अपने स्वयं के डेटाबेस के साथ विकसित और मेल खा सकती हैं। परिधि सुरक्षा प्रदान करने के अलावा, निजी एएनपीआर के पास वैलेट/मान्यता प्राप्त ग्राहक और वीआईपी मान्यता, रसद और प्रमुख कर्मियों की निगरानी, बिक्री और विज्ञापन, पार्किंग प्रबंधन और रसद (विक्रेता और समर्थन वाहन ट्रैकिंग) के लिए सेवा अनुप्रयोग हैं। यातायात नियंत्रण कई शहरों और जिलों ने सड़क नेटवर्क के आसपास वाहनों की आवाजाही और प्रवाह की निगरानी में मदद करने के लिए यातायात नियंत्रण प्रणाली विकसित की है। इसमें आम तौर पर ऐतिहासिक डेटा, अनुमान, अवलोकन और आंकड़ों को देखना शामिल था, जैसे किः कार पार्क का उपयोग पैदल यात्री पार करने का उपयोग कम और अधिक भीड़ वाले सड़क क्षेत्रों के साथ वाहनों की संख्या आवृत्ति, स्थान और सड़क कार्यों के कारण सीसीटीवी कैमरों का उपयोग यातायात नियंत्रण केंद्रों को लाइव डेटा देकर उनकी मदद करने के लिए किया जा सकता है, जिससे यातायात प्रबंधन निर्णय वास्तविक समय में लिए जा सकते हैं। इस फुटेज पर एएनपीआर का उपयोग करके अलग-अलग वाहनों की यात्रा की निगरानी करना संभव है, जो स्वचालित रूप से विभिन्न मार्गों की गति और प्रवाह के बारे में जानकारी प्रदान करता है। ये विवरण समस्या क्षेत्रों को उजागर कर सकते हैं और केंद्र को सूचित घटना प्रबंधन निर्णय लेने में मदद कर सकते हैं। यूनाइटेड किंगडम के कुछ काउंटी ने अपने स्वयं के नियंत्रण केंद्रों और जनता के लिए यातायात निगरानी प्रणाली विकसित करने के लिए सीमेंस ट्रैफिक के साथ काम किया है। हैम्पशायर काउंटी काउंसिल की ROMANSE जैसी परियोजनाएं शहर में यातायात के बारे में विवरण दिखाने वाली एक संवादात्मक और वास्तविक समय की वेबसाइट प्रदान करती हैं। साइट कार पार्क, चल रहे सड़क कार्यों, विशेष कार्यक्रमों और सीसीटीवी कैमरों से ली गई फुटेज के बारे में जानकारी दिखाती है। ए. एन. पी. आर. प्रणालियों का उपयोग विशेष मार्गों पर औसत बिंदु-से-बिंदु यात्रा समय प्रदान करने के लिए किया जा सकता है, जिसे चालकों को अपने मार्ग की योजना बनाने की क्षमता देने वाले चर-संदेश संकेत (वी. एम. एस.) पर प्रदर्शित किया जा सकता है। ROMANSE यात्रियों को इंटरनेट कनेक्शन (जैसे कि डब्ल्यूएपी, जीपीआरएस या 3जी) के साथ एक मोबाइल उपकरण का उपयोग करके वर्तमान स्थिति को देखने की अनुमति देता है, जिससे वे हैम्पशायर सड़क नेटवर्क के भीतर मोबाइल उपकरण सीसीटीवी छवियों को देख सकते हैं। ब्रिटेन की कंपनी ट्रैफिकमास्टर ने 1998 से ए. एन. पी. आर. का उपयोग गैर-मोटरवे सड़कों पर औसत यातायात गति का अनुमान लगाने के लिए किया है, जिसके परिणाम ट्रैफिक लाइट और इसी तरह के कारण स्थानीय उतार-चढ़ाव से प्रभावित नहीं होते हैं। कंपनी अब 4000 से अधिक ए. एन. पी. आर. कैमरों का एक नेटवर्क संचालित करती है, लेकिन दावा करती है कि केवल चार सबसे केंद्रीय अंकों की पहचान की जाती है, और कोई नंबरप्लेट डेटा नहीं रखा जाता है। आई. ई. ई. ई. बुद्धिमान परिवहन प्रणाली सोसायटी ने प्लेट संख्या पहचान तकनीकों और अनुप्रयोगों पर कुछ शोध पत्र प्रकाशित किए। इलेक्ट्रॉनिक टोल संग्रह टोल सड़कें ओंटारियो का 407 ई. टी. आर. राजमार्ग सड़क में प्रवेश करने और बाहर निकलने वाले वाहनों को टोल करने के लिए ए. एन. पी. आर. और रेडियो ट्रांसपोंडरों के संयोजन का उपयोग करता है। रेडियो एंटेना प्रत्येक जंक्शन पर स्थित होते हैं और ए. एन. पी. आर. प्रणाली की तरह ही प्रत्येक वाहन की अनूठी पहचान दर्ज करते हुए ट्रांसपोंडर का पता लगाते हैं। दूसरी प्रणाली के रूप में ए. एन. पी. आर. के बिना सभी यातायात की निगरानी करना संभव नहीं होगा। जो चालक प्रति माह सी $2.5 में ट्रांसपोंडर किराए पर लेने का विकल्प चुनते हैं, उनसे सड़क का उपयोग करने के लिए सी $3.60 का "वीडियो टोल शुल्क" नहीं लिया जाता है, जिसमें भारी वाहनों (जिनका सकल वजन 5,000 किलोग्राम से अधिक है) को इसका उपयोग करने की आवश्यकता होती है। किसी भी प्रणाली का उपयोग करके, राजमार्ग के उपयोगकर्ताओं को डाक द्वारा उपयोग शुल्क के बारे में सूचित किया जाता है। कई अन्य इलेक्ट्रॉनिक टोल संग्रह नेटवर्क हैं जो रेडियो आवृत्ति पहचान और एएनपीआर के इस संयोजन का उपयोग करते हैं। इनमें शामिल हैंः सैन फ्रांसिस्को, कैलिफोर्निया में गोल्डन गेट ब्रिज, जिसने 27 मार्च, 2013 को वेक काउंटी में अंतरराज्यीय 540 (उत्तरी कैरोलिना) त्रिभुज एक्सप्रेसवे के लिए फास्ट्रैक और एएनपीआर को मिलाकर एक पूर्ण-इलेक्ट्रॉनिक टोलिंग प्रणाली का उपयोग करना शुरू किया, सेंट जॉन में सेंट जॉन हार्बर ब्रिज के लिए उत्तरी कैरोलिना ब्रिज पास, गोल्डन ईयर ब्रिज पर न्यू ब्रंसविक क्विकपास, लैंगली और मेपल रिज के बीच फ्रेजर नदी को पार करना ई-टीएजी, कैलिफोर्निया में ऑस्ट्रेलिया फासट्रैक, इज़राइल में संयुक्त राज्य राजमार्ग 6 सैंटियागो, चिली में हांगकांग ऑटोपिस्टा सेंट्रल में सुरंगें (स्पेनिश में साइट) न्यूयॉर्क में ई-जेडपास, न्यू जर्सी, पेंसिल्वेनिया, मैसाचुसेट्स (2012 तक फास्ट लेन के रूप में), वर्जीनिया (पूर्व में स्मार्ट टैग) मैरीलैंड रूट 200 ई-जेडपास और एएनपीआर के संयोजन का उपयोग करता है। उत्तरी टेक्सास में टोल टैग और ह्यूस्टन, टेक्सास में ईजेड-टैग, इलिनोइस में आई-पास, ओक्लाहोमा में पिकपास, पीच पास आई-85 अटलांटा, जॉर्जिया (ग्विनेट काउंटी)। बोस्फोरस ब्रिज, फ़ातिह सुल्तान मेहमेट ब्रिज, और इस्तांबुल में ट्रांस यूरोपीय मोटरवे प्रवेश बिंदुओं, डबलिन में तुर्की एम50 वेस्टलिंक टोल, दक्षिण कोरिया उत्तरी गेटवे में आयरलैंड हाई-पास, एस. एच. 1, ऑकलैंड, न्यूजीलैंड एवरग्रीन पॉइंट फ्लोटिंग ब्रिज, सिएटल, और पश्चिमी वाशिंगटन ई. टी. सी. में वाशिंगटन स्टेट रूट 167 हॉट-लेन में उपयोग किए जाने वाले ओ. जी. एस. (ओटोमैटिक गेसी सिस्टेमी) का उपयोग किया जाता है। हालांकि अधिकांश नए राजमार्गों पर केवल इलेक्ट्रॉनिक टोल संग्रह प्रणाली का विकल्प है। इलेक्ट्रॉनिक टोल संग्रह प्रणाली में तीन अलग-अलग संरचनाएं शामिल हैंः ए. एन. पी. आर. जो अवरक्त कैमरों के साथ काम करता है और वाहन के आयतन माप के लिए प्रत्येक वाहन लेजर से लाइसेंस प्लेट पढ़ता है ताकि यह पुष्टि की जा सके कि क्या यह एक नियमित कार है या एक एस. यू. वी. या ट्रक, क्योंकि शुल्क वाहन के प्रकार के अनुसार भिन्न होता है जैसे कि ऑन-बोर्ड स्मार्ट टैग पढ़ने के लिए आर. एफ. आई. डी.। जब वाहन में स्मार्ट टैग लगाया जाता है, तो कार की तुरंत पहचान हो जाती है और मालिक का बैंक खाता स्वचालित रूप से काट लिया जाता है। यह प्रक्रिया 250 किमी प्रति घंटे से अधिक की किसी भी गति से की जाती है। यदि कार में स्मार्ट टैग नहीं है, तो चालक को अतिरिक्त शुल्क के साथ तीसरे और पांचवें दिन के बीच टोल का भुगतान करने के लिए पे स्टेशन जाना पड़ता है। यदि वह ऐसा करने में विफल रहता है, तो मालिक को भारी जुर्माने के साथ एक पत्र घर भेजा जाता है। यदि इसका भुगतान नहीं किया जाता है, तो यह पाँच गुना बढ़ जाता है और उसके बाद, वाहन को जब्त करने के लिए कार को पुलिस डेटाबेस में डाल दिया जाता है। इस प्रणाली का उपयोग मुख्य शहरों के कुछ सीमित पहुंच वाले क्षेत्रों में भी किया जाता है ताकि केवल पूर्व-पंजीकृत निवासियों को प्रवेश की अनुमति दी जा सके। इसे अधिक सड़कों और शहर के प्रवेश टोल संग्रह/पहुंच प्रतिबंध दोनों में लागू करने की योजना है। प्रणाली की प्रभावशीलता इतनी अधिक मानी जाती है कि चालक के लिए शिकायत करना लगभग असंभव है। लंदन भीड़ शुल्क लंदन भीड़ शुल्क एक ऐसी प्रणाली का एक उदाहरण है जो भुगतान क्षेत्र में प्रवेश करने वाले मोटर चालकों से शुल्क लेती है। ट्रांसपोर्ट फॉर लंदन (टी. एफ. एल.) ए. एन. पी. आर. प्रणालियों का उपयोग करता है और मोटर चालकों से सोमवार से शुक्रवार तक सुबह 7 बजे से शाम 6 बजे के बीच भीड़भाड़ वाले क्षेत्र में प्रवेश करने, जाने या घूमने के लिए दैनिक शुल्क लेता है। स्वचालित कटौती योजना के लिए साइन अप करने वाले वाहन मालिकों द्वारा £ 10.50 का कम शुल्क का भुगतान किया जाता है। शुल्क का भुगतान किए बिना क्षेत्र के भीतर यात्रा करने के लिए जुर्माना प्रति उल्लंघन £65 है यदि समय सीमा से पहले भुगतान किया जाता है, तो उसके बाद प्रति उल्लंघन £130 तक दोगुना हो जाता है। वर्तमान में 1,500 कैमरे हैं जो स्वचालित नंबर प्लेट पहचान (ए. एन. पी. आर.) तकनीक का उपयोग करते हैं। कई मोबाइल कैमरा इकाइयाँ भी हैं जिन्हें क्षेत्र में कहीं भी तैनात किया जा सकता है। अनुमान है कि इस क्षेत्र में चलने वाले लगभग 98 प्रतिशत वाहन कैमरे में कैद हो जाते हैं। वीडियो धाराओं को मध्य लंदन में स्थित एक डेटा केंद्र में प्रेषित किया जाता है जहां एएनपीआर सॉफ्टवेयर वाहन की पंजीकरण प्लेट का पता लगाता है। एक दूसरा डेटा केंद्र छवि डेटा के लिए एक बैकअप स्थान प्रदान करता है। सामने और पीछे दोनों नंबर प्लेटों को पकड़ा जा रहा है, दोनों वाहनों पर जो अंदर और बाहर जा रहे हैं-यह क्षेत्र में प्रवेश करने और बाहर निकलने वाले वाहन की नंबर प्लेटों को पकड़ने के लिए चार अवसर देता है। इस सूची की तुलना उन कारों की सूची से की जाती है जिनके मालिकों/संचालकों ने क्षेत्र में प्रवेश करने के लिए भुगतान किया है-जिन लोगों ने भुगतान नहीं किया है, उन पर जुर्माना लगाया जाता है। ऐसे वाहन के पंजीकृत मालिक को डी. वी. एल. ए. द्वारा प्रदान किए गए डेटाबेस में देखा जाता है। दक्षिण अफ्रीका जोहान्सबर्ग, दक्षिण अफ्रीका में, ए. एन. पी. आर. का उपयोग ईटोल शुल्क संग्रह के लिए किया जाता है। भीतरी शहर में आने या जाने वाली कारों के मालिकों को शुल्क देना होगा। गुजरने वाले टोल की संख्या विशेष फ्रीवे पर तय की गई दूरी पर निर्भर करती है। ए. एन. पी. आर. वाले कुछ मुक्त मार्ग एन12, एन3, एन1 आदि हैं। स्वीडन स्टॉकहोम, स्वीडन में, एएनपीआर का उपयोग स्टॉकहोम भीड़भाड़ कर के लिए किया जाता है, आंतरिक शहर में आने या जाने वाली कारों के मालिकों को दिन के समय के आधार पर शुल्क का भुगतान करना पड़ता है। 2013 से, गोथेनबर्ग भीड़भाड़ कर के लिए भी, जिसमें मुख्य राजमार्गों पर शहर से गुजरने वाले वाहन भी शामिल हैं। निजी उपयोग कई यू. के. कंपनियाँ और एजेंसियाँ ए. एन. पी. आर. प्रणालियों का उपयोग करती हैं। इनमें वाहन और प्रचालक सेवा एजेंसी (वी. ओ. एस. ए.), चालक और वाहन अनुज्ञप्ति एजेंसी (डी. वी. एल. ए.) और ट्रांसपोर्ट फॉर लंदन शामिल हैं। ए. एन. पी. आर. प्रणालियों के अन्य उपयोगों के लिए भी उपयोग किया जा सकता हैः अनुभाग नियंत्रण, लंबी दूरी पर वाहन की औसत गति को मापने के लिए सीमा पार करना जब कोई मोटर चालक अपने ईंधन के लिए भुगतान किए बिना गाड़ी चलाता है तो पेट्रोल स्टेशनों को लॉग इन करना लक्षित विज्ञापन के उपयोग के पैटर्न को लॉग करने के लिए एक विपणन उपकरण, ए-ला "अल्पसंख्यक रिपोर्ट"-शैली के होर्डिंग यातायात प्रबंधन प्रणाली, जो दो ए. एन. पी. आर. साइटों से गुजरने के लिए वाहनों को लगने वाले समय का उपयोग करके यातायात प्रवाह का निर्धारण करती है यात्रा व्यवहार का विश्लेषण (मार्ग विकल्प, मूल-गंतव्य आदि) परिवहन योजना उद्देश्यों के लिए ग्राहक पहचान के माध्यम से वाहन चलाना, ग्राहकों को उनकी लाइसेंस प्लेट के आधार पर स्वचालित रूप से पहचानना और उन्हें पिछली बार सेवा का उपयोग करने के लिए ऑर्डर की गई वस्तुओं की पेशकश करना अतिथि वाहनों को पहचानने में आगंतुक प्रबंधन प्रणालियों की सहायता करना पुलिस और सहायक पुलिस कार पार्किंग कंपनियां स्वचालित बोलार्ड को बढ़ाना या कम करना होटल आपातकालीन वाहनों के लिए कानूनों को लागू करना स्वचालित उत्सर्जन परीक्षण चुनौती परिचलन वाहन मालिकों ने सामान्य रूप से एएनपीआर प्रणालियों और सड़क-नियम प्रवर्तन कैमरों से बचने के प्रयास में विभिन्न तकनीकों का उपयोग किया है। एक विधि अक्षरों के परावर्तक गुणों को बढ़ाती है और यह अधिक संभावना बनाती है कि प्रणाली प्लेट का पता लगाने में असमर्थ होगी या इसे पढ़ने में सक्षम होने के लिए उच्च स्तर के कंट्रास्ट का उत्पादन करेगी। यह आम तौर पर प्लेट कवर या स्प्रे का उपयोग करके किया जाता है, हालांकि बाद वाले की प्रभावशीलता के बारे में दावे विवादित हैं। अधिकांश क्षेत्राधिकारों में, आवरण अवैध हैं और मौजूदा कानूनों के तहत शामिल हैं, जबकि अधिकांश देशों में स्प्रे के उपयोग की अनुमति देने के लिए कोई कानून नहीं है। अन्य उपयोगकर्ताओं ने अपनी लाइसेंस प्लेट को गंदगी से धब्बा लगाने या प्लेट को ढकने के लिए आवरण का उपयोग करने का प्रयास किया है। टेक्सास में 1 सितंबर 2003 को टेक्सास सीनेट बिल 439 द्वारा टेक्सास लाइसेंस प्लेटों के आसपास के नवीन फ्रेमों को अवैध बना दिया गया था क्योंकि वे एएनपीआर उपकरणों के साथ समस्या पैदा करते थे। उस कानून ने इसे एक वर्ग सी दुराचार (200 अमेरिकी डॉलर तक के जुर्माने से दंडनीय), या वर्ग बी (2,000 अमेरिकी डॉलर तक के जुर्माने और 180 दिनों की जेल से दंडनीय) बना दिया यदि यह साबित किया जा सकता है कि मालिक ने जानबूझकर अपनी प्लेटों को अस्पष्ट करने के लिए ऐसा किया था। बाद में 2007 में नए ढांचे की अनुमति देने के लिए कानून को स्पष्ट किया गया था। यदि एक एएनपीआर प्रणाली प्लेट को नहीं पढ़ सकती है, तो यह ध्यान देने के लिए छवि को चिह्नित कर सकती है, मानव प्रचालक यह देखना चाहते हैं कि क्या वे वर्णानुक्रम की पहचान करने में सक्षम हैं। सनफ्लेक्स जोन लिमिटेड के शोधकर्ताओं ने 2013 में एक गोपनीयता लाइसेंस प्लेट फ्रेम बनाया जो लाइसेंस प्लेट को लाइसेंस प्लेट पहचान प्रणाली के लिए अपठनीय बनाने के लिए अवरक्त प्रकाश के पास का उपयोग करता है। ए. एन. पी. आर. प्रणालियों की शुरुआत ने गलत पहचान और 1984-शैली की निगरानी को आगे बढ़ाने की आशंकाओं को जन्म दिया है। संयुक्त राज्य अमेरिका में, ग्रेग ईस्टरब्रुक जैसे कुछ लोग एक स्वचालित न्याय प्रणाली की ओर एक फिसलन भरी ढलान की शुरुआत के रूप में "तेजी से टिकट और लाल बत्ती टिकट जारी करने वाली मशीनों" का विरोध करते हैंः "एक मशीन एक व्यक्ति को अपराधी के रूप में वर्गीकृत करती है, और आप अपने आरोप लगाने वाले का सामना नहीं कर सकते क्योंकि कोई आरोप लगाने वाला नहीं है. क्या यह एक सिद्धांत स्थापित करना बुद्धिमानी हो सकती है कि जब कोई मशीन कहती है कि आपने कुछ अवैध किया है, तो आपको दोषी माना जाता है?" इसी तरह की आलोचनाएँ अन्य देशों में भी की गई हैं। ईस्टरब्रुक का यह भी तर्क है कि इस तकनीक का उपयोग सुरक्षा को बढ़ावा देने के बजाय राज्य के लिए राजस्व को अधिकतम करने के लिए किया जाता है। इलेक्ट्रॉनिक निगरानी प्रणाली टिकट का उत्पादन करती है जो अमेरिका में अक्सर 100 डॉलर से अधिक होती है, और एक नागरिक के लिए एक वकील की मदद के बिना अदालत में चुनाव लड़ना लगभग असंभव है। इन मशीनों द्वारा उत्पन्न राजस्व को निजी निगम के साथ उदारता से साझा किया जाता है जो उन्हें बनाता और संचालित करता है, जिससे अधिक से अधिक टिकट उत्पन्न करने के लिए प्रणाली में बदलाव करने के लिए एक मजबूत प्रोत्साहन मिलता है। पुरानी प्रणालियाँ विशेष रूप से अविश्वसनीय थीं; यू. के. में यह अपराध के प्रमाण (या नहीं) के साथ जारी किए जाने के लिए वाहन के मालिक को £10 का भुगतान करने के साथ गलत तरीके से शुल्क लगाए जाने के लिए जाना जाता है। प्रौद्योगिकी में सुधारों ने त्रुटि दर को काफी कम कर दिया है, लेकिन झूठे आरोप अभी भी एक समस्या होने के लिए पर्याप्त हैं। शायद उत्तरी अमेरिका में ए. एन. पी. आर. डेटाबेस के दुरुपयोग से जुड़ी सबसे प्रसिद्ध घटना 2004 में एडमोंटन सन रिपोर्टर केरी डियोटे का मामला है। डियोटे ने एडमोंटन पुलिस द्वारा राजस्व बढ़ाने के लिए यातायात कैमरों के उपयोग की आलोचना करते हुए एक लेख लिखा, और बदले में उसकी आदतों की निगरानी करने और उसे गिरफ्तार करने का अवसर बनाने के प्रयास में "उच्च जोखिम वाले चालकों" के एएनपीआर डेटाबेस में जोड़ा गया। इसके परिणामस्वरूप पुलिस प्रमुख और कई अधिकारियों को निकाल दिया गया और कनाडा के गोपनीयता आयुक्त के कार्यालय ने "मोटर चालकों की जासूसी करने के लिए प्रौद्योगिकी के बढ़ते पुलिस उपयोग" पर सार्वजनिक चिंता व्यक्त की। अन्य चिंताओं में ऐसी जानकारी का भंडारण शामिल है जिसका उपयोग लोगों की पहचान करने और उनकी गाड़ी चलाने की आदतों और दैनिक जीवन के बारे में विवरण संग्रहीत करने के लिए किया जा सकता है, जो समान कानून के साथ डेटा संरक्षण अधिनियम का उल्लंघन करता है (व्यक्तिगत रूप से पहचान योग्य जानकारी देखें)। यू. के. में कानून किसी भी प्रणाली के लिए सख्त हैं जो सी. सी. टी. वी. फुटेज का उपयोग करता है और व्यक्तियों की पहचान कर सकता है। एक गटर में खोए हुए पुलिस निगरानी रिकॉर्ड की खोज के बाद, खनन के बाद डेटा की सुरक्षा भी चिंता का विषय है। यू. के. में यह कहने के लिए भी एक मामला है कि ए. एन. पी. आर. कैमरों का उपयोग जांच शक्तियों के विनियमन अधिनियम 2000 के तहत गैरकानूनी है। उल्लंघन मौजूद है, कुछ लोग कहते हैं, इस तथ्य में कि एएनपीआर का उपयोग कानून का पालन करने वाले नागरिकों की गतिविधियों की निगरानी के लिए किया जाता है और सभी के साथ संदिग्ध अपराधियों की तरह व्यवहार किया जाता है जिनका अधिनियम के तहत सर्वेक्षण किया जाना है। पुलिस स्वयं एएनपीआर की प्रणाली को "24/7 ट्रैफिक मूवमेंट डेटाबेस" के रूप में संदर्भित करने के लिए जानी जाती है जो आपराधिक गतिविधियों में शामिल वाहनों की पहचान करने के अपने इच्छित उद्देश्य से एक मोड़ है। विपरीत दृष्टिकोण यह है कि जहां प्लेटों का प्रतिरूपण किया गया है, एक निर्दोष मोटर चालक के वाहन का 'रीड' उस वाहन को संग्रहीत छवियों की दृश्य परीक्षा द्वारा जांच से हटाने की अनुमति देगा। इसी तरह, चोरी के समय के बीच चोरी किए गए वाहनों को एएनपीआर सिस्टम द्वारा पढ़ा जाता है और जांच में सहायता करते हुए पुलिस को रिपोर्ट किया जाता है। एसोसिएटेड प्रेस ने अगस्त 2011 में बताया कि संघीय हिडा (हाई इंटेंसिटी ड्रग ट्रैफिकिंग एरिया) फंड से खरीदी गई न्यूयॉर्क पुलिस विभाग की कारों और लाइसेंस प्लेट ट्रैकिंग उपकरण का उपयोग मस्जिदों में मुसलमानों की जासूसी करने और उपासकों के लाइसेंस प्लेट नंबरों को ट्रैक करने के लिए किया गया था। इलेक्ट्रॉनिक लाइसेंस प्लेट रीडर से लैस अचिह्नित कारों में पुलिस सड़क पर चलती थी और मस्जिद के पास खड़े सभी लोगों की प्लेटों को स्वचालित रूप से सूचीबद्ध करती थी, एक गुप्त डेटाबेस एकत्र करती थी जिसे अधिकारियों के बीच वितरित किया जाता था और सार्वजनिक रूप से मुसलमानों को प्रोफाइल करने के लिए उपयोग किया जाता था। 2013 में अमेरिकन सिविल लिबर्टीज यूनियन (एसीएलयू) ने सूचना कानूनों की स्वतंत्रता के माध्यम से स्थानीय, राज्य और संघीय एजेंसियों से प्राप्त एएनपीआर प्रणालियों के बारे में 26,000 पृष्ठों का डेटा जारी किया। एसीएलयू ने लिखा, "दस्तावेज़ बहुत कम नियमों के साथ तैनात तकनीक की एक चौंका देने वाली तस्वीर पेश करते हैं जो बड़े पैमाने पर नियमित स्थान ट्रैकिंग और निगरानी के लिए एक उपकरण बन रहा है।" एसीएलयू ने बताया कि कई स्थानों पर उपकरणों का उपयोग उन वाहनों पर स्थान की जानकारी संग्रहीत करने के लिए किया जा रहा था जिन पर किसी विशेष अपराध का संदेह नहीं था। "निजी कंपनियां भी लाइसेंस प्लेट रीडर का उपयोग कर रही हैं और बहुत कम या बिना किसी निरीक्षण या गोपनीयता सुरक्षा के पुलिस के साथ एकत्र की गई जानकारी को साझा कर रही हैं। विनियमन की कमी का मतलब है कि हमारे स्थान डेटा को कितने समय तक रखा जाता है, इसे नियंत्रित करने वाली नीतियां व्यापक रूप से भिन्न होती हैं। 2012 में एसीएलयू ने गृह सुरक्षा विभाग के खिलाफ मुकदमा दायर किया, जो अनुदान के माध्यम से कई स्थानीय और राज्य एएनपीआर कार्यक्रमों को धन देता है, जब एजेंसी एसीएलयू द्वारा कार्यक्रमों के बारे में सूचना की स्वतंत्रता अधिनियम के तहत अनुरोध किए गए रिकॉर्ड तक पहुंच प्रदान करने में विफल रही। अगस्त 2015 के मध्य में, बोस्टन में, यह पता चला कि दस लाख लोगों के लिए लाइसेंस प्लेट रिकॉर्ड ऑनलाइन और असुरक्षित थे। अप्रैल 2020 में, द रजिस्टर यूके ने सुरक्षा शोधकर्ताओं की मदद से इंटरनेट पर व्यापक रूप से खुले 90 लाख एएनपीआर लॉग की खोज की। 3एम शेफ़ील्ड परिषद प्रणाली ऑनलाइन और असुरक्षित थी क्योंकि संयुक्त राज्य अमेरिका में 2013-2014 गलत परिणामों के कारण निर्दोष लोगों को अनावश्यक रूप से रोका गया है। सबसे उल्लेखनीय मामले में ऑरोरा, कोलोराडो में एक अश्वेत परिवार शामिल था, जिसमें 6 से 17 वर्ष की आयु के चार बच्चों को बंदूक की नोक पर रखा गया था और बच्चों को हथकड़ी में रखा गया था। कई ए. एन. पी. आर. प्रणालियाँ सटीकता का दावा करती हैं जब उन्हें एकल अधिकार क्षेत्र या क्षेत्र से प्लेटों का मिलान करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है, लेकिन प्रारूप, फ़ॉन्ट, रंग, लेआउट और अन्य प्लेट विशेषताओं में भिन्नताओं के कारण अन्य अधिकार क्षेत्रों से प्लेटों को पहचानने की कोशिश करते समय विफल हो सकती हैं। कुछ क्षेत्राधिकार वैनिटी या एफ़िनिटी प्लेट (विशेष रूप से अमेरिका में) प्रदान करते हैं, जो एक ही क्षेत्राधिकार के भीतर कई भिन्नताएं पैदा कर सकते हैं। समय-समय पर, अमेरिकी राज्य अपने लाइसेंस प्लेट प्रोटोकॉल में महत्वपूर्ण बदलाव करेंगे जो ओसीआर सटीकता को प्रभावित करेंगे। वे एक वर्ण जोड़ सकते हैं या एक नया लाइसेंस प्लेट डिज़ाइन जोड़ सकते हैं। ए. एल. पी. आर. प्रणालियों को प्रभावी होने के लिए इन परिवर्तनों के लिए जल्दी से अनुकूल होना चाहिए। ए. एल. पी. आर. प्रणालियों के साथ एक और चुनौती यह है कि कुछ राज्यों के पास समान लाइसेंस प्लेट प्रोटोकॉल है। उदाहरण के लिए, एक से अधिक राज्य मानक तीन अक्षरों के बाद चार संख्याओं का उपयोग करते हैं। इसलिए हर बार जब ए. एल. पी. आर. सिस्टम अलार्म बजाता है, तो यह सुनिश्चित करना उपयोगकर्ता की जिम्मेदारी होती है कि अलार्म का कारण बनने वाली प्लेट इन-कार कंप्यूटर पर सूचीबद्ध लाइसेंस प्लेट से जुड़ी स्थिति से मेल खाती है। अधिकतम प्रभावशीलता के लिए, एक एएनपीआर प्रणाली को किसी भी अधिकार क्षेत्र से प्लेटों को पहचानने में सक्षम होना चाहिए, और जिस अधिकार क्षेत्र से वे जुड़े हुए हैं, लेकिन ये कई चर ऐसे कार्यों को कठिन बनाते हैं। वर्तमान में कम से कम एक अमेरिकी एएनपीआर प्रदाता (प्लेटस्मार्ट) का दावा है कि उनकी प्रणाली की स्वतंत्र रूप से समीक्षा की गई है क्योंकि वे लाइसेंस प्लेटों के अमेरिकी राज्य क्षेत्राधिकार को सटीक रूप से पहचानने में सक्षम हैं, और एक यूरोपीय एएनपीआर प्रदाता का दावा है कि उनकी प्रणाली सभी ईयू प्लेट क्षेत्राधिकारों को अलग कर सकती है। ए. एन. पी. आर. प्रणाली प्रदर्शन की सटीकता और माप कुछ ए. एन. पी. आर. सॉफ्टवेयर विक्रेता छवि मानदंडों के आधार पर सटीकता परिणाम प्रकाशित करते हैं। ये परिणाम इस बात पर निर्भर करते हुए भिन्न हो सकते हैं कि विक्रेता ने अपने परीक्षण में किन छवियों को शामिल करने के लिए चुना है। 2017 में, साइटहाउंड ने एक निजी छवि बेंचमार्क पर एक 93.6% सटीकता की सूचना दी। 2017 में, ओपनएएलपीआर ने सार्वजनिक छवि बेंचमार्क पर 95-98% की सीमा में अपने वाणिज्यिक सॉफ्टवेयर के लिए सटीकता दरों की सूचना दी। ब्राजील के फेडरल यूनिवर्सिटी ऑफ पराना और फेडरल यूनिवर्सिटी ऑफ मिनास गेरैस के अप्रैल 2018 के शोध ने ओपनएएलपीआर के लिए 93.0% और साइटहाउंड के लिए 89.8% की मान्यता दर प्राप्त की, जो दोनों एस. एस. आई. जी. डेटासेट पर चल रही है; और योलो ऑब्जेक्ट डिटेक्टर पर आधारित अपने स्वयं के डिजाइन की प्रणाली के लिए 93.5% की दर, जो एस. एस. आई. जी. डेटासेट का भी उपयोग करती है। प्लेट और रीडर दोनों को स्थानांतरित करने वाले "अधिक यथार्थवादी परिदृश्य" का परीक्षण करते हुए, शोधकर्ताओं ने दो वाणिज्यिक प्रणालियों के लिए 70 प्रतिशत से कम और अपने लिए 78.3% की दर प्राप्त की। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के अनुप्रयोग चेहरे की पहचान प्रणाली सड़क पुलिसिंग इकाई वाहन स्थान डेटा सूची उभरती प्रौद्योगिकियों की सूची आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की रूपरेखा संदर्भ कंप्यूटर दृष्टि के निगरानी अनुप्रयोग आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस प्रमाणीकरण विधियों के इलेक्ट्रॉनिक टोल संग्रह यातायात प्रवर्तन प्रणाली सड़क यातायात प्रबंधन ऑप्टिकल चरित्र पहचान स्वचालित पहचान और डेटा कैप्चर वीडियो क्लिप वाले लेख एल्गोरिदम द्वारा सरकार