車型識別系統的準確率因系統的不同而有所差異。

一些先進的車型識別系統，如基于深度學習移動端的車型識別系統，在停車場卡口和二手車市場圖片識別中，TOP1 準確率約 85%，TOP5 準確率 99%以上。

信路威小黃人車型識別系統的識別率達 98%以上，且自助發卡機車型識別率從 80%提升至 98%以上，日均人工干預率降低 43%。

車標車型識別應用于公安刑偵，白天車身顏色識別準確率大于 80%，白天車型識別準確率大于 90%，夜晚補光良好準確率大于 80%。

北京中科慧識科技有限公司推出的車型識別產品，白天車型識別準確率高達 90%以上，夜晚補光后車型識別率大于 80%。

基于深度學習的車輛車型檢測識別系統（YOLOV5）能識別 6 種機動車車型。

貴州首個窄島化智能收費站的車牌、車型識別系統準確率達 99%以上。

要提高車型識別系統的準確率，可從以下方面努力：不斷優化模型，提升識別準確率和處理速度；增加更多車型種類，拓展車型庫，包括稀有車型和最新上市車型；采用先進的技術，如多種特征融合技術對車臉紋理特征提取，利用優秀算法完成車輛精準分離和信息匹配；持續進行本地化訓練，根據不同地區車輛型號分布區別進行機器自動學習；不斷更新車型識別庫數據。