沈阳安丰电子警察抓拍系统采用的车牌跟踪识别技术是从单帧画面车牌识别演变为多帧画面车牌识别。单帧画面车牌识别利用超过10万份样本照片进行比对，在车牌检测（定位）、字符切割、字符识别等方面达到高指标的稳定性，提升单帧画面的车牌识别准确率。同时对单帧画面车牌识别算法的计算效能进行优化，只有单帧画面识别时间小于120ms，确保1秒内可连续识别超过8.3帧，才能达到多帧识别的计算要求。识别系统对经过路口的车辆进行多次分析，获取信息量远远大于单次识别，有效提高车牌识别率。比如：太阳光直射车牌，有些车牌成像会过亮，而且由于车牌安装角度和位置的不同，车牌过亮的位置又各不相同，多帧车牌识别技术能够选择成像最有利的识别结果，而单次车牌识别技术则做不到这一点。
沈阳安丰电子警察抓拍系统综合了目前市面上最先进的几种跟踪算法，使得我们有效跟踪的距离可以从当前停止线延伸到对面红绿灯位置的停止线。这就给我们从容判断目标行驶轨迹创造了极为有利的条件，很大的提高违章检测的可靠性。基于车辆轮廓的跟踪算法能提高区分前后跟车的准确性，即使车辆无车牌，也能捕获与跟踪。这套系统除了能捕获闯红灯行为外，还能捕获压线、不按导向车道行驶等其它违法行为。
沈阳安丰电子警察抓拍系统对比以往电子警察系统只是把识别的目标限定在虚拟线圈所标识的区域，而使得系统对光照和环境的变化非常敏感，检测率较低，本系统则结合对虚拟线圈所标识的区域信息的识别处理和车辆的运动矢量轨迹两方面的信息来对车辆是否闯红灯进行判断，这样就提高了对环境变化的适应能力，综合分析各种噪声的整体特征和局部特征，并采用先进的启发式混合智能优化算法，实现对各种噪声的过滤和衰弱。经大量实验分析，跟踪算法对噪声的滤除作用明显，对摄像机的系统噪声、车辆以及树木等等的阴影、行人、非机动车辆、夜晚车辆大灯、大雨、雪、地面有水时的反光等等各种环境噪声都有很好的滤除和衰减作用，提高了系统的捕获正确有效率。
