車牌辨認系統(tǒng)對污損車牌的辨認效果不好
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　　在公路和城市內(nèi)的實踐應(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，因而在實踐環(huán)境中，面對破損污舊的車牌，如何進步車牌辨認系統(tǒng)的辨認才能也是實踐需求處理的問題。

車牌識別系統(tǒng)(VehicleLicensePlateRecognion，VLPR)是指能夠檢測到受監(jiān)控路面的車輛并自動提取車輛牌照信息(含漢字字符、英文字母、阿拉伯數(shù)字及號牌顏色)進行處理的技術(shù)。車牌識別是現(xiàn)代智能交通系統(tǒng)中的重要組成部分之一，應(yīng)用十分廣泛。它以數(shù)字圖像處理、模式識別、計算機視覺等技術(shù)為基礎(chǔ)，對攝像機所拍攝的車輛圖像或者視頻序列進行分析，得到每一輛汽車的車牌號碼，從而完成識別過程。通過一些后續(xù)處理手段可以實現(xiàn)停車場收費管理，交通流量控制指標測量，車輛定位，汽車防盜，高速公路超速自動化監(jiān)管、闖紅燈電子、公路收費站等等功能。對于維護交通安全和城市治安，防止交通堵塞，實現(xiàn)交通自動化管理有著現(xiàn)實的意義。

2、預(yù)處理
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　　由于圖像質(zhì)量容易受光照、天氣、相機位置等因素的影響，所以在識別車牌之前需要先對相機和圖像做一些預(yù)處理，以得到車牌清晰的圖像。一般會根據(jù)對現(xiàn)場環(huán)境和已經(jīng)拍攝到的圖像的分析得出結(jié)論，實現(xiàn)相機的自動曝光處理、自動白平衡處理、自動逆光處理、自動過爆處理等，并對圖像進行噪聲過濾、對比度增強、圖像縮放等處理。去噪方法有均值濾波、中值濾波和高斯濾波等；增強對比度的方法有對比度線性拉伸、直方圖均衡和同態(tài)濾波器等；圖像縮放的主要方法有近鄰插值法、雙線性插值法和立方卷積插值等。

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。

硬件識別：通俗的解釋是通過立的硬件設(shè)備，對所抓拍圖片進行一系列的字符處理;目前停車場系統(tǒng)行業(yè)中硬件識別也分為兩種，即帶有單的車牌識別儀和前端硬件識別兩種，安視睿主要采用的是前端硬件識別。
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　　前端硬件識別一體式攝像機適應(yīng)市場需求，目前得到了廣大客戶的喜愛。安視睿前端硬件識別也叫一體式車牌識別攝像機，是將傳統(tǒng)單的車牌識別儀嵌入至攝像機中，實現(xiàn)前端硬件與攝像機一體化，實現(xiàn)圖像抓拍、視頻流傳輸、字符識別、道閘抬桿等一系列的工作。

高速公路以及收費站
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　　車牌識別系統(tǒng)在高速公路上的應(yīng)用，應(yīng)該可以說是很多司機經(jīng)常見到的一種，車輛在停靠之，就會自動顯示出車輛所走的公里數(shù)以及需要收費相應(yīng)的金額，在很大程度上提高了收費的效率還有溝通方面的成本。