沈陽安豐電子警察抓拍系統采用的車牌跟蹤識別技術是從單幀畫面車牌識別演變為多幀畫面車牌識別。單幀畫面車牌識別利用超過10萬份樣本照片進行比對，在車牌檢測（定位）、字符切割、字符識別等方面達到高指標的穩定性，提升單幀畫面的車牌識別準確率。同時對單幀畫面車牌識別算法的計算效能進行優化，只有單幀畫面識別時間小于120ms，確保1秒內可連續識別超過8.3幀，才能達到多幀識別的計算要求。識別系統對經過路口的車輛進行多次分析，獲取信息量遠遠大于單次識別，有效提高車牌識別率。比如：太陽光直射車牌，有些車牌成像會過亮，而且由于車牌安裝角度和位置的不同，車牌過亮的位置又各不相同，多幀車牌識別技術能夠選擇成像最有利的識別結果，而單次車牌識別技術則做不到這一點。
沈陽安豐電子警察抓拍系統綜合了目前市面上最先進的幾種跟蹤算法，使得我們有效跟蹤的距離可以從當前停止線延伸到對面紅綠燈位置的停止線。這就給我們從容判斷目標行駛軌跡創造了極為有利的條件，很大的提高違章檢測的可靠性。基于車輛輪廓的跟蹤算法能提高區分前后跟車的準確性，即使車輛無車牌，也能捕獲與跟蹤。這套系統除了能捕獲闖紅燈行為外，還能捕獲壓線、不按導向車道行駛等其它違法行為。
沈陽安豐電子警察抓拍系統對比以往電子警察系統只是把識別的目標限定在虛擬線圈所標識的區域，而使得系統對光照和環境的變化非常敏感，檢測率較低，本系統則結合對虛擬線圈所標識的區域信息的識別處理和車輛的運動矢量軌跡兩方面的信息來對車輛是否闖紅燈進行判斷，這樣就提高了對環境變化的適應能力，綜合分析各種噪聲的整體特征和局部特征，并采用先進的啟發式混合智能優化算法，實現對各種噪聲的過濾和衰弱。經大量實驗分析，跟蹤算法對噪聲的濾除作用明顯，對攝像機的系統噪聲、車輛以及樹木等等的陰影、行人、非機動車輛、夜晚車輛大燈、大雨、雪、地面有水時的反光等等各種環境噪聲都有很好的濾除和衰減作用，提高了系統的捕獲正確有效率。
