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(guó)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(guò)大和過(guò)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(wú)法被辨認(rèn)的問(wèn)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(wú)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。

車牌辨認(rèn)系統(tǒng)對(duì)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(guò)程中，很難所觸及到的車牌都是沒(méi)有污損的，車牌在運(yùn)用幾年之后，難免會(huì)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(duì)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(wèn)題。

車牌識(shí)別感光部件對(duì)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(shí)，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(shí)受環(huán)境光線影響較大，車速過(guò)高、采集設(shè)備的動(dòng)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(shí)系統(tǒng)觸發(fā)系統(tǒng)開端拍攝，這對(duì)觸發(fā)設(shè)備的牢靠性和響應(yīng)速度都有較高的請(qǐng)求。所以要處理環(huán)境形成辨認(rèn)率低下的問(wèn)題，還要靠攝像機(jī)的感光部件對(duì)外部環(huán)境的處置。

車牌識(shí)別技術(shù)結(jié)合電子不停車收費(fèi)系統(tǒng)(ETC)識(shí)別車輛，過(guò)往車輛通過(guò)道口時(shí)無(wú)須停車，即能夠?qū)崿F(xiàn)車輛身份自動(dòng)識(shí)別、自動(dòng)收費(fèi)。在車場(chǎng)管理中，為提高出入口車輛通行效率，車牌識(shí)別針對(duì)無(wú)需收停車費(fèi)的車輛(如月卡車、內(nèi)部免費(fèi)通行車輛)，建設(shè)無(wú)人值守的快速通道，免取卡、不停車的出入體驗(yàn)，正改變出入停車場(chǎng)的管理模式。

圖像采集
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　　根據(jù)車輛檢測(cè)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(guò)車輛觸發(fā)地感線圈、紅外或雷達(dá)等裝置，給相機(jī)一個(gè)觸發(fā)信號(hào)，相機(jī)在接收到觸發(fā)信號(hào)后會(huì)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(hào)，相機(jī)會(huì)實(shí)時(shí)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(shí)別率較之外設(shè)觸發(fā)都要低一些。

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(lái)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(guò)檢測(cè)車牌上下、左右邊框直線來(lái)計(jì)算傾斜角度；旋轉(zhuǎn)投影法，通過(guò)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(guò)相關(guān)矩陣變換后實(shí)現(xiàn)車牌的畸變校正。

字符識(shí)別
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　　對(duì)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(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)或與字符數(shù)據(jù)庫(kù)模板進(jìn)行匹配，后選取匹配度的結(jié)果作為識(shí)別結(jié)果。目前比較流行的字符識(shí)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(diǎn)是識(shí)別速度快、方法簡(jiǎn)單，缺點(diǎn)是對(duì)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(shí)；支持向量機(jī)法對(duì)于未見過(guò)的測(cè)試樣本具有更好的識(shí)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(shí)別速度快、實(shí)時(shí)性較高。我國(guó)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(shí)別過(guò)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(shí)別率，也是字符識(shí)別的難點(diǎn)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(shí)別：顯而易見詞義能理解出來(lái)是通過(guò)軟件對(duì)車牌號(hào)碼進(jìn)行的，通過(guò)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(guò)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(guò)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(lè)觀的場(chǎng)合都不適用，設(shè)備的擺放頗為重要。
隨著現(xiàn)在我國(guó)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(duì)于外來(lái)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(shí)別功能的系統(tǒng)，用來(lái)區(qū)別小區(qū)內(nèi)外的車輛來(lái)結(jié)合相應(yīng)的收費(fèi)系統(tǒng)，對(duì)那些停留長(zhǎng)時(shí)間的車輛比較合理的進(jìn)行收費(fèi)。