車牌辨認(rèn)系統(tǒng)的順應(yīng)性急需增強(qiáng)
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　　目前我國的車牌辨認(rèn)產(chǎn)品都請求所辨認(rèn)的車牌大小固定，而對過大和過小的車牌普通都不能辨認(rèn)。這樣就形成對視頻觸發(fā)的狀況下局部車牌無法被辨認(rèn)的問題。此外，在有些現(xiàn)場環(huán)境中，由于受外界條件的影響，無法將相機(jī)架設(shè)在位置，會形成圖片中車牌不同水平的偏移。

車牌辨認(rèn)系統(tǒng)對污損車牌的辨認(rèn)效果不好
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　　在公路和城市內(nèi)的實(shí)踐應(yīng)用過程中，很難所觸及到的車牌都是沒有污損的，車牌在運(yùn)用幾年之后，難免會呈現(xiàn)污染和磨損等現(xiàn)象，而在路面上行駛的車輛也很難都是規(guī)范潔凈的車牌，因而在實(shí)踐環(huán)境中，面對破損污舊的車牌，如何進(jìn)步車牌辨認(rèn)系統(tǒng)的辨認(rèn)才能也是實(shí)踐需求處理的問題。

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(diǎn)、變臟、含糊褪色、有其它字符區(qū)域干擾、以及呈現(xiàn)因運(yùn)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。

圖像采集
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　　根據(jù)車輛檢測方式的不同，圖像采集一般分為兩種，一種是靜態(tài)模式下的圖像采集，通過車輛觸發(fā)地感線圈、紅外或雷達(dá)等裝置，給相機(jī)一個觸發(fā)信號，相機(jī)在接收到觸發(fā)信號后會抓拍一張圖像，該方法的優(yōu)點(diǎn)是觸發(fā)率高，性能穩(wěn)定，缺點(diǎn)是需要切割地面鋪設(shè)線圈，施工量大；另一種是視頻模式下的圖像采集，外部不需要任何觸發(fā)信號，相機(jī)會實(shí)時地記錄視頻流圖像，該方法的優(yōu)點(diǎn)是施工方便，不需要切割地面鋪設(shè)線圈，也不需要安裝車檢器等零部件，但其缺點(diǎn)也十分顯著，由于算法的極限，該方案的觸發(fā)率與識別率較之外設(shè)觸發(fā)都要低一些。

隨著行業(yè)的發(fā)展，市場各式各樣的需求，市場對車牌識別系統(tǒng)(車牌識別系統(tǒng))的需求越來越廣泛，主要分為：軟件識別和硬件識別。通過車牌號碼的自動識別、自動登陸、自動對比，系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)自動開閘、自動計(jì)費(fèi)、自動驗(yàn)證用戶車輛身份、自動區(qū)分內(nèi)外部車輛、自動計(jì)算車位數(shù)、自動報(bào)警等諸多智能化功能。

工業(yè)快速卷簾門
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　　在工業(yè)方面應(yīng)用的比較多的主要就是，車牌識別系統(tǒng)還有快速卷簾門或者是快速堆積門之間進(jìn)行聯(lián)動，來實(shí)現(xiàn)對車輛的識別以及放行。比較常見的場所就是自動洗車房，只需要我們在網(wǎng)上進(jìn)行交費(fèi)，車牌就會自動識別進(jìn)入洗車。