一般而言，為了保證HOV車道的合理合法使用、節省人工、提高效率，成熟的HOV系統會采取對HOV車道進行監控，自動識別HOV車道上車輛乘客個數的技術對車輛監督。即HOV系統通過電子警察對車輛正面進行拍攝并進行算法處理，首先定位車輛、進而定位車窗、在車窗區域內監測乘客臉部從而實現乘客計數，乘客計數與車牌識別算法相結合，就可以實現HOV車道的自動監控。其中涉及到的技術有車輛檢測、車窗檢測和車輛牌照識別。

　　車輛檢測

　　車輛檢測技術是交通監控系統的關鍵，可以通過幀差法、背景差法、路面標記法和邊緣檢測法來實現。

　　幀差法通過把兩幅相鄰幀相減，以濾除圖像中的靜止景物，而僅保留運動物體。該方法的優點是對環境的光新變化不敏感，缺點是無法檢測靜止車輛，而且由于系統的圖像采樣頻率固定，其檢測效果受車輛速度的影響，太慢或太快的車輛都可能導致檢測錯誤。

　　背景差法計算當前輸人幀和背景圖像只差，以檢測前景物體。背景差法可以檢測靜止車輛，但缺點是背景更新中的誤差累積以及對環境光線的變化和陰影。

　　路面標記法是依據路面標記是否被覆蓋來檢測有無車輛，可以避免光線和陰影的影響，但是缺點是需要在路面上畫上標記，而道路上的標記并不允許隨意添加，所以在系統的安裝上有很大的局限性。

　　邊緣檢測法對環境光線變化的穩健性略高于背景差法，車體的不同部分，顏色等提供了較多的邊緣信息，即使是與路面色彩相近的車輛，也由于比地面反射更多的的光線而能用邊緣檢測的方法進行檢測。

　　車窗檢測法

　　車窗定位是把車窗當作一個獨立于車身其它部分的目標，從汽車圖像中分離出來。目前對車窗的定位主要應用于基于視頻圖像的實時車型識別系統中，車窗定位的結果是確定車窗的大小及在整車中的相對位置，并作為特征參數傳遞給后繼的車型識別系統及人臉檢測系統。

　　車輛牌照識別技術

　　目前實現車輛自動識別系統主要有兩種方法：一種是采用無線電技術，主要通過車輛上安裝具有一定頻率的電磁波發射裝置，并在所需要的檢測地點安裝檢測裝置實現對車輛的自動識別。另一種方法是通過攝像頭采集圖像，并應用圖像處理、圖像分析和模式識別技術自動識別車輛牌照號碼。

　　基于無線電技術的車牌自動識別系統

　　在此類車牌自動識別系統中，應用最廣泛的是射頻技術。射頻識別技術是通過射頻信號自動識別目標對象，獲取相關的數據。射頻識別系統通常由射頻識別標簽、射頻讀寫器、計算機三部分組成。射頻識別標簽存儲著車輛的相關信息，通常被貼放在需要識別的車輛上，它所存儲的信息通常可用射頻讀寫器進行非接觸讀寫。當裝有射頻識別標簽的車輛進入到射頻讀寫器的工作范圍時，射頻識別標簽被激活，并將自身的信息經天線發射出去，經識別系統的射頻讀寫器接受后送交計算機進行處理。

　　基于數字圖像處理和模式識別的車牌自動系統

　　通過視頻采集系統采集車輛圖像，經過數字圖像處理和字符識別認讀出圖像中的汽車牌照號碼。這種方法不需要在車輛上安裝額外的識別標識或設備，而是直接利用已有的拍照資源，對汽車牌照進行非接觸性信息采集并實時智能識別，因而對車輛沒有任何影響。其次，還可以充分利用現有公路往上的視頻設備，節省了設備與安裝，并且維護方便。

　　隨著視頻圖像處理技術的發展，基于數字圖像處理的車牌自動識別技術顯示出更大的優勢，在智能交通領域發揮著越來越重要的作用。

　　雖然現在國內HOV車道系統的發展比較緩慢，但是其走向技術化，將越來越多的技術應用其中節省人力將是必然趨勢。我們不能因為發展速度而忽視其中可以應用的技術，也不能因為這些技術局限HOV車道未來的發展，應該不斷的創新、突破，成為智能交通領域一個重要的分支。

　　近年來，隨著深度學習技術的興起，其中的人臉識別應用和車輛特征識別應用也在慢慢融入進智能交通領，我們完全可以期待深度學習與HOV車道系統的融合，讓智能交通更加智能，讓HOV車道真正的優化道路資源。