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(qǐng)求所辨認(rèn)的車牌大小固定，而對(duì)過大和過小的車牌普通都不能辨認(rèn)。這樣就形成對(duì)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(chǎng)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(huì)形成圖片中車牌不同水平的偏移。

車牌校正
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　　由于受拍攝角度、鏡頭等因素的影響，圖像中的車牌存在水平傾斜、垂直傾斜或梯形畸變等變形，這給后續(xù)的識(shí)別處理帶來了困難。如果在定位到車牌后*行車牌校正處理，這樣做有利于去除車牌邊框等噪聲，更有利于字符識(shí)別。目前常用校正方法有：Hough變換法，通過檢測(cè)車牌上下、左右邊框直線來計(jì)算傾斜角度；旋轉(zhuǎn)投影法，通過按不同角度將圖像在水平軸上進(jìn)行垂直投影，其投影值為0的點(diǎn)數(shù)之和時(shí)的角度即為垂直傾斜角度，水平角度的計(jì)算方法與其相似；主成分分析法，根據(jù)車牌背景與字符交界處的顏色具有固定搭配這一特征、求出顏色對(duì)特征點(diǎn)的主成分方向即為車牌的水平傾斜角度；方差小法，根據(jù)字符在垂直方向投影點(diǎn)的坐標(biāo)方差小導(dǎo)出垂直傾斜角的閉合表達(dá)式，從而確定垂直傾斜角度；透視變換，利用檢測(cè)到的車牌的四個(gè)頂點(diǎn)經(jīng)過相關(guān)矩陣變換后實(shí)現(xiàn)車牌的畸變校正。

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(gè)字符、字符間的位置關(guān)系、每個(gè)字符的寬高等信息，所以，為了車牌類型匹配和字符識(shí)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(gè)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(duì)的挑戰(zhàn)，有待更好的算法出現(xiàn)并解決以上問題。

軟件識(shí)別：顯而易見詞義能理解出來是通過軟件對(duì)車牌號(hào)碼進(jìn)行的，通過在電腦上安裝一個(gè)配套的車牌識(shí)別軟件，對(duì)抓拍的圖片進(jìn)行識(shí)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(shí)現(xiàn)號(hào)牌識(shí)別的。
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　　因?yàn)槊看巫R(shí)別需要抓拍多張圖片，因此軟識(shí)別的速度較慢。而且該系統(tǒng)對(duì)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(duì)現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境以及調(diào)試質(zhì)量要求*，在諸多環(huán)境不樂觀的場(chǎng)合都不適用，設(shè)備的擺放頗為重要。

個(gè)人停車車庫
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　　可能有不少人都有了屬于自己的私人車庫，就會(huì)有很多的個(gè)人的車庫，直接讓車庫門還有車牌識(shí)別系統(tǒng)之間進(jìn)行聯(lián)動(dòng)，只需要將自己的車開到門前，車庫的門就會(huì)自動(dòng)打開，非常的方便有，比較常見的就是用車庫滑升門或者是渦輪硬質(zhì)快速卷簾門來配合車牌識(shí)別系統(tǒng)。

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(shí)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(dòng)，來實(shí)現(xiàn)對(duì)車輛的識(shí)別以及放行。比較常見的場(chǎng)所就是自動(dòng)洗車房，只需要我們?cè)诰W(wǎng)上進(jìn)行交費(fèi)，車牌就會(huì)自動(dòng)識(shí)別進(jìn)入洗車。