车牌识别**光线与曝光问题**：
- 光线不足或过强都会影响车牌识别的准确性。在地下车场或晚上光线较暗时，需要调节相机内置补光灯的亮度和距离，以及车牌识别外置补光灯的角度和高度。
- 室外停车场在早晚时分可能因太阳光线直射相机而造成过曝，导致车牌无法识别。此时需要调节相机的曝光时间和增益。
技术原理
自动车牌识别技术通过摄像机拍摄道路上行驶的车辆图像，然后进行车牌号码的识别。其过程主要包括以下几个步骤：
1. 车辆检测：采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技术、视频检测等多种方式感知车辆的经过，并触发图像采集设备抓拍车辆图像。
2. 图像采集：当车辆通过时，启动图像采集设备获取车辆的正面或反面图像，并将图像传送至计算机进行后续处理。
3. 车牌定位：利用算法在图像中定位车牌的位置。这通常涉及到图像处理技术，如边缘检测、连通域分析等。
4. 字符分割：将定位到的车牌中的字符进行分割，以便后续进行单个字符的识别。
5. 字符识别：采用模式识别技术对分割出的字符进行识别，终组成车牌号码。
6. 结果输出：将识别出的车牌号码传送至监控中心或收费处等应用场合。
自动车牌识别技术广泛应用于多个领域，包括但不限于：
1. 智能交通管理：如在高速公路收费站、停车场等场景中实现自动化车辆管理、交通流量统计等功能。
2. 安全管理：在监狱、银行、机构等重要场所的门口实现自动化车辆进出管理、车辆黑名单报警等功能。
3. 社区管理：在小区、商场、学校等场景中实现自动化车辆进出管理、车辆停放管理等功能。
4. 停车场管理：在商业中心、机场、火车站等大型停车场场景中实现自动化车辆进出管理、计费缴费等功能。
5. 车辆安全管理：通过自动识别和记录进出车辆的车牌，实现车辆的自动进出和防盗等功能。