车牌识别系统主要通过以下三个因素来判断功能：

　　1、图像采集和处理：车牌识别系统首先需要采集车辆的图像，通常通过摄像头或相机来完成。图像采集质量对于后续识别的准确性至关重要，因此需要考虑摄像头的位置、分辨率、光照条件等因素。此外，系统还需要进行图像预处理，包括去噪、图像增强、车牌区域的定位和提取等，以确保识别算法能够在清晰的图像上运行。

　　2、特征提取和字符识别：车牌识别系统使用计算机视觉和深度学习算法来提取车牌图像中的特征，并对车牌上的字符进行识别。特征提取包括提取车牌的边缘、颜色、纹理等信息，以帮助系统定位和识别车牌。字符识别则是识别车牌上的文字和数字，通常采用光学字符识别(OCR)技术，通过训练深度学习模型来识别不同字体和样式的字符。

　　3、数据库匹配和后台处理：一旦车牌上的字符被识别出来，系统需要将其与车辆数据库中的信息进行匹配。这个数据库可以包括车辆所有者的信息、车辆类型、注册信息等。系统还需要进行后台处理，包括验证识别结果的准确性、处理异常情况、记录车辆的进出时间等。这些信息可以用于交通管理、安全监控、停车管理等不同应用领域。

　　综合考虑这三个因素，车牌识别系统能够有效地实现对车牌号码的自动识别和识别，从而在各种应用场景中发挥作用。不同的系统可能会采用不同的技术和算法来实现这些功能，但这三个因素通常是车牌识别系统的核心要素。