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车牌辨认系统的顺应性急需增强
 
　　目前我国的车牌辨认产品都请求所辨认的车牌大小固定，而对过大和过小的车牌普通都不能辨认。这样就形成对视频触发的状况下局部车牌无法被辨认的问题。此外，在有些现场环境中，由于受外界条件的影响，无法将相机架设在位置，会形成图片中车牌不同水平的偏移。

车牌辨认系统对污损车牌的辨认效果不好
 
　　在公路和城市内的实践应用过程中，很难所触及到的车牌都是没有污损的，车牌在运用几年之后，难免会呈现污染和磨损等现象，而在路面上行驶的车辆也很难都是规范洁净的车牌，因而在实践环境中，面对破损污旧的车牌，如何进步车牌辨认系统的辨认才能也是实践需求处理的问题。

车牌识别感光部件对外部环境的处置
 
　　环境是影响车牌辨认的主要要素，在采集车辆图像时，由于环境光线变化猛烈，白昼光较强、夜间较弱，面光与背光不同，上午和下午的光照方向也不一样，抓拍图像时受环境光线影响较大，车速过高、采集设备的动态范围等都使成像质量难以得到有效。当辨认算法以为车牌到达了成像位置时系统触发系统开端拍摄，这对触发设备的牢靠性和响应速度都有较高的请求。所以要处理环境形成辨认率低下的问题，还要靠摄像机的感光部件对外部环境的处置。

车牌识别系统(VehicleLicensePlateRecognion，VLPR)是指能够检测到受监控路面的车辆并自动提取车辆牌照信息(含汉字字符、英文字母、阿拉伯数字及号牌颜色)进行处理的技术。车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成部分之一，应用十分广泛。它以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础，对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频序列进行分析，得到每一辆汽车的车牌号码，从而完成识别过程。通过一些后续处理手段可以实现停车场收费管理，交通流量控制指标测量，车辆定位，汽车防盗，高速公路超速自动化监管、闯红灯电子、公路收费站等等功能。对于维护交通安全和城市治安，防止交通堵塞，实现交通自动化管理有着现实的意义。

图像采集
 
　　根据车辆检测方式的不同，图像采集一般分为两种，一种是静态模式下的图像采集，通过车辆触发地感线圈、红外或雷达等装置，给相机一个触发信号，相机在接收到触发信号后会抓拍一张图像，该方法的优点是触发率高，性能稳定，缺点是需要切割地面铺设线圈，施工量大；另一种是视频模式下的图像采集，外部不需要任何触发信号，相机会实时地记录视频流图像，该方法的优点是施工方便，不需要切割地面铺设线圈，也不需要安装车检器等零部件，但其缺点也十分显著，由于算法的极限，该方案的触发率与识别率较之外设触发都要低一些。

2、预处理
 
　　由于图像质量容易受光照、天气、相机位置等因素的影响，所以在识别车牌之前需要先对相机和图像做一些预处理，以得到车牌清晰的图像。一般会根据对现场环境和已经拍摄到的图像的分析得出结论，实现相机的自动曝光处理、自动白平衡处理、自动逆光处理、自动过爆处理等，并对图像进行噪声过滤、对比度增强、图像缩放等处理。去噪方法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等；增强对比度的方法有对比度线性拉伸、直方图均衡和同态滤波器等；图像缩放的主要方法有近邻插值法、双线性插值法和立方卷积插值等。

车牌定位
 
　　从整个图像中准确地检测出车牌区域，是车牌识别过程的一个重要步骤，如果定位失败或定位不完整，会直接导致终识别失败。由于复杂的图像背景，且要考虑不清晰车牌的定位，所以很容易把栅栏，广告牌等噪声当成车牌，所以如何排除这些伪车牌也是车牌定位的一个难点。为了提高定位的准确率和提高识别速度，一般的车牌识别系统都会设计一个外部接口，让用户自己根据现场环境设置不同的识别区域。
车牌校正
 
　　由于受拍摄角度、镜头等因素的影响，图像中的车牌存在水平倾斜、垂直倾斜或梯形畸变等变形，这给后续的识别处理带来了困难。如果在定位到车牌后*行车牌校正处理，这样做有利于去除车牌边框等噪声，更有利于字符识别。目前常用校正方法有：Hough变换法，通过检测车牌上下、左右边框直线来计算倾斜角度；旋转投影法，通过按不同角度将图像在水平轴上进行垂直投影，其投影值为0的点数之和时的角度即为垂直倾斜角度，水平角度的计算方法与其相似；主成分分析法，根据车牌背景与字符交界处的颜色具有固定搭配这一特征、求出颜色对特征点的主成分方向即为车牌的水平倾斜角度；方差小法，根据字符在垂直方向投影点的坐标方差小导出垂直倾斜角的闭合表达式，从而确定垂直倾斜角度；透视变换，利用检测到的车牌的四个顶点经过相关矩阵变换后实现车牌的畸变校正。
随着现在我国的经济不断快速进行发展，汽车的拥有数量也是在逐年进行增多的，从但是当车辆逐渐多了之后，我们对于外来车辆进行相应的排查以及分类也就变得非常的复杂了，所以，现在已经有很多的小区都开始安装有车牌识别功能的系统，用来区别小区内外的车辆来结合相应的收费系统，对那些停留长时间的车辆比较合理的进行收费。