高分辨率與辨認(rèn)速度的矛盾
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　　從模仿相機(jī)到高清相機(jī)，也會引發(fā)圖像的高分辨率與辨認(rèn)速度相矛盾的問題。高清的優(yōu)勢顯而易見，但是任何事情都是兩面的，在車牌識別中車牌辨認(rèn)時主要表現(xiàn)為：高清圖片由于圖片掩蓋面廣，可能會同時在圖片中呈現(xiàn)多個車牌的辨認(rèn)。這就對車牌辨認(rèn)的速度請求很高，車牌辨認(rèn)系統(tǒng)關(guān)于高清視頻流碼流過大，還會因?qū)Ρ嬲J(rèn)系統(tǒng)資源占用需求過大而剖析起來會呈現(xiàn)處置速渡過慢的問題，這可能招致呈現(xiàn)漏車現(xiàn)象，而難以完成對車輛抓拍率和車牌辨認(rèn)率的提升。

車牌識別感光部件對外部環(huán)境的處置
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　　環(huán)境是影響車牌辨認(rèn)的主要要素，在采集車輛圖像時，由于環(huán)境光線變化猛烈，白晝光較強(qiáng)、夜間較弱，面光與背光不同，上午和下午的光照方向也不一樣，抓拍圖像時受環(huán)境光線影響較大，車速過高、采集設(shè)備的動態(tài)范圍等都使成像質(zhì)量難以得到有效。當(dāng)辨認(rèn)算法以為車牌到達(dá)了成像位置時系統(tǒng)觸發(fā)系統(tǒng)開端拍攝，這對觸發(fā)設(shè)備的牢靠性和響應(yīng)速度都有較高的請求。所以要處理環(huán)境形成辨認(rèn)率低下的問題，還要靠攝像機(jī)的感光部件對外部環(huán)境的處置。

對圖像預(yù)處置
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　　車牌識別中車牌定位之前普通要對圖像做預(yù)處置，然后再停止車牌的定位、分割、辨認(rèn)等局部。由于得到的車牌圖像可能含有較多噪聲，或圖像比照度不強(qiáng)、車牌被局部遮擋、車牌處呈現(xiàn)污點、變臟、含糊褪色、有其它字符區(qū)域干擾、以及呈現(xiàn)因運動產(chǎn)生的圖像含糊失真等狀況，所以定位算法完成起來有較多艱難。關(guān)于字符分割，則可能存在光照不均、污跡嚴(yán)重、車牌傾斜、比照度小、牌照褪色、牌照字符粘連等不利要素，這樣就需求研發(fā)與之順應(yīng)的算法。如算法能順應(yīng)各種復(fù)雜環(huán)境和有噪聲、車牌遮擋、車牌傾斜等情況的話，那就能夠大大進(jìn)步車牌辨認(rèn)的概率。

車牌識別技術(shù)結(jié)合電子不停車收費系統(tǒng)(ETC)識別車輛，過往車輛通過道口時無須停車，即能夠?qū)崿F(xiàn)車輛身份自動識別、自動收費。在車場管理中，為提高出入口車輛通行效率，車牌識別針對無需收停車費的車輛(如月卡車、內(nèi)部免費通行車輛)，建設(shè)無人值守的快速通道，免取卡、不停車的出入體驗，正改變出入停車場的管理模式。

車牌定位
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　　從整個圖像中準(zhǔn)確地檢測出車牌區(qū)域，是車牌識別過程的一個重要步驟，如果定位失敗或定位不完整，會直接導(dǎo)致終識別失敗。由于復(fù)雜的圖像背景，且要考慮不清晰車牌的定位，所以很容易把柵欄，廣告牌等噪聲當(dāng)成車牌，所以如何排除這些偽車牌也是車牌定位的一個難點。為了提高定位的準(zhǔn)確率和提高識別速度，一般的車牌識別系統(tǒng)都會設(shè)計一個外部接口，讓用戶自己根據(jù)現(xiàn)場環(huán)境設(shè)置不同的識別區(qū)域。

字符分割
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　　定位出車牌區(qū)域后，由于并不知道車牌中總共有幾個字符、字符間的位置關(guān)系、每個字符的寬高等信息，所以，為了車牌類型匹配和字符識別正確，字符分割是的一步。字符分割的主要思路是，基于車牌的二值化結(jié)果或邊緣提取結(jié)果，利用字符的結(jié)構(gòu)特征、字符間的相似性、字符間間隔等信息，一方面把單個字符分別提取出來，也包括粘連和斷裂字符等特殊情況的處理；另一方面把寬、高相似的字符歸為一類從而去除車牌邊框以及一些小的噪聲。一般采用的算法有：連通域分析、投影分析，字符聚類和模板匹配等。污損車牌和光照不均造成的模糊車牌仍是字符分割算法所面對的挑戰(zhàn)，有待更好的算法出現(xiàn)并解決以上問題。

字符識別
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　　對分割后的字符的灰度圖像進(jìn)行歸一化處理，特征提取，然后經(jīng)過機(jī)器學(xué)習(xí)或與字符數(shù)據(jù)庫模板進(jìn)行匹配，后選取匹配度的結(jié)果作為識別結(jié)果。目前比較流行的字符識別算法有：模板匹配法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、支持向量機(jī)法和Adaboost分類法等。模板匹配法的優(yōu)點是識別速度快、方法簡單，缺點是對斷裂、污損等情況的處理有一些困難；人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法學(xué)習(xí)能力強(qiáng)、適應(yīng)性強(qiáng)、分類能力強(qiáng)但比較耗時；支持向量機(jī)法對于未見過的測試樣本具有更好的識別能力且需要較少的訓(xùn)練樣本；Adaboost分類法能側(cè)重于比較重要的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，識別速度快、實時性較高。我國車牌由漢字、英文字母和阿拉伯?dāng)?shù)字3種字符組成，且具有統(tǒng)一的樣式，這也是識別過程的方便之處。但由于車牌很容易受外在環(huán)境的影響，出現(xiàn)模糊、斷裂、污損字符的情況，如何提高這類字符和易混淆字符的識別率，也是字符識別的難點之一。易混淆字符包括：0與D、0與Q、2與Z、8與B、5與S、6與G、4與A等。
軟件識別：顯而易見詞義能理解出來是通過軟件對車牌號碼進(jìn)行的，通過在電腦上安裝一個配套的車牌識別軟件，對抓拍的圖片進(jìn)行識別處理。其工作方式是通過攝像機(jī)連續(xù)抓拍多張照片，選擇其中較為清晰的一張，然后通過電腦軟件進(jìn)行字符處理，實現(xiàn)號牌識別的。
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　　因為每次識別需要抓拍多張圖片，因此軟識別的速度較慢。而且該系統(tǒng)對所抓拍的圖片要求也是*的，極為清晰才能達(dá)到想要的效果。該系統(tǒng)對現(xiàn)場環(huán)境以及調(diào)試質(zhì)量要求*，在諸多環(huán)境不樂觀的場合都不適用，設(shè)備的擺放頗為重要。
隨著現(xiàn)在我國的經(jīng)濟(jì)不斷快速進(jìn)行發(fā)展，汽車的擁有數(shù)量也是在逐年進(jìn)行增多的，從但是當(dāng)車輛逐漸多了之后，我們對于外來車輛進(jìn)行相應(yīng)的排查以及分類也就變得非常的復(fù)雜了，所以，現(xiàn)在已經(jīng)有很多的小區(qū)都開始安裝有車牌識別功能的系統(tǒng)，用來區(qū)別小區(qū)內(nèi)外的車輛來結(jié)合相應(yīng)的收費系統(tǒng)，對那些停留長時間的車輛比較合理的進(jìn)行收費。