随着经济的高速发展，人家对于智能停车的要求也就越来越高，由此出现了车牌识别系统，车牌识别系统是非接触式的。

　　但是，车牌识别系统也存在以下问题。

　　这是指在已拍摄的图像中确定车牌的位置，提取出车牌的图像，然后分割出车牌中的字符。车牌区域定位的困难主要是来自于采集的图像，由于采集的车牌图像的多样性，并且采集图像时受到许多因素的影响，如雨天、大雾、光线等，使得有一些车牌图像质量出现不同程度的差异，在一般情况下，采集的图像的背景非常复杂，采集图像是在高速运动中采集的图片，所以图片中车牌的位置不固定，车牌的大小也不一样，以上的种种干扰因素，都给车牌区域定位和字符分割带来了困难，从而影响车牌的识别率。

　　高分辨率与识别速度的矛盾

　　从模拟相机到高清相机，也会引发图像的高分辨率与识别速度相矛盾的问题。高清的优势不言而喻，但是任何事情都是两面的，在车牌识别时主要体现为：高清图片由于图片覆盖面广，可能会同时在图片中出现多个车牌的识别。这就对车牌识别的速度要求很高，车牌识别系统对于高清视频流码流过大，还会因对识别系统资源占用需求过大而分析起来会出现处理速度过慢的问题，这可能导致出现漏车现象，而难以实现对车辆抓拍率和车牌识别准确率的提升。

　　目前我国的车牌识别产品都要求所识别的车牌大小固定，而对过大和过小的车牌一般都不能准确识别。这样就造成对视频触发的情况下部分车牌无法被识别的问题。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，会造成图片中车牌不同程度的偏移。

　　在公路和城市内的实际应用过程中，很难保证所涉及到的车牌都是没有污损的，车牌在使用几年之后，难免会出现污染和磨损等现象，而在路面上行驶的车辆也很难保证都是标准干净的车牌，因此在实际环境中，面对破损污旧的车牌，如何提高车牌识别系统的识别能力也是实际需要解决的问题。

　　感光部件对外部环境的处理

　　环境是影响车牌识别的主要因素，在采集车辆图像时，由于环境光线变化剧烈，白天光较强、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保证。当识别算法认为车牌达到了成像位置时系统触发系统开始拍摄，这对触发设备的可靠性和响应速度都有较高的要求。所以要解决环境造成识别率低下的问题，还要靠摄像机的感光部件对外部环境的处理。

　　对图像预处理

　　随着车牌识别相同技术的不断成熟与发展，其应用也得到大面积普及推广。就目前智能交通系统(ITS)的建设来看，车牌识别技术已逐渐演化成为ITS的基础应用技术，并发挥着日益重要的作用。作为道路监控的技术手段，相信未来对于车牌识别系统现存问题的解决必然带动整个智能交通行业进入一个新的发展阶段。