车辆识别系统常见的类型主要有软件识别、硬件识别，以及基于字符模板匹配、特征提取和分类、深度学习的车牌识别系统。
软件识别通过电脑配套软件处理抓拍图片，灵活性高，但处理速度相对较慢。它需要在电脑上安装专门的配套软件，以处理抓拍的车牌图片。这种方式虽然灵活性较高，可以根据不同的需求进行软件层面的调整，但对抓拍图片的质量、现场环境以及调试质量要求都非常高，一旦图片质量不佳或现场环境存在干扰，都可能影响识别结果。
硬件识别则利用专门的硬件设备，稳定性和识别速度出色。带有单独车牌识别仪的硬件识别系统，大大提高了识别效率。前端硬件识别一体式摄像机更是将图像抓拍与识别功能集成于一体，减少了占地面积，稳定性和识别速度也十分出色。因此，这种硬件识别方式在停车场等对车辆进出效率要求高的场所得到了广泛应用。
基于字符模板匹配的车牌识别系统，是早期常用的方法，准确率高，但在复杂情况下应对不足。基于特征提取和分类的车牌识别系统，鲁棒性更强，能够应对一些模糊和光照问题。而基于深度学习的车牌识别系统，借助先进的技术，在复杂场景下表现出色。
总之，这些不同类型的车辆识别系统各有特点和适用场景，它们在不断发展进步，共同为交通管理、安防等众多领域提供有力支持，满足多样化的车辆识别需求。