隨著經濟的高速發展，人家對于智能停車的要求也就越來越高，由此出現了車牌識別系統，車牌識別系統是非接觸式的。
但是，車牌識別系統也存在以下問題。
這是指在已拍攝的圖像中確定車牌的位置，提取出車牌的圖像，然后分割出車牌中的字符。車牌區域定位的困難主要是來自于采集的圖像，由于采集的車牌圖像的多樣性，并且采集圖像時受到許多因素的影響，如雨天、大霧、光線等，使得有一些車牌圖像質量出現不同程度的差異，在一般情況下，采集的圖像的背景非常復雜，采集圖像是在高速運動中采集的圖片，所以圖片中車牌的位置不固定，車牌的大小也不一樣，以上的種種干擾因素，都給車牌區域定位和字符分割帶來了困難，從而影響車牌的識別率。
高分辨率與識別速度的矛盾
從模擬相機到高清相機，也會引發圖像的高分辨率與識別速度相矛盾的問題。高清的優勢不言而喻，但是任何事情都是兩面的，在車牌識別時主要體現為：高清圖片由于圖片覆蓋面廣，可能會同時在圖片中出現多個車牌的識別。這就對車牌識別的速度要求很高，車牌識別系統對于高清視頻流碼流過大，還會因對識別系統資源占用需求過大而分析起來會出現處理速度過慢的問題，這可能導致出現漏車現象，而難以實現對車輛抓拍率和車牌識別準確率的提升。
目前我國的車牌識別產品都要求所識別的車牌大小固定，而對過大和過小的車牌一般都不能準確識別。這樣就造成對視頻觸發的情況下部分車牌無法被識別的問題。此外，在有些現場環境中，由于受外界條件的影響，無法將相機架設在位置，會造成圖片中車牌不同程度的偏移。
在公路和城市內的實際應用過程中，很難保證所涉及到的車牌都是沒有污損的，車牌在使用幾年之后，難免會出現污染和磨損等現象，而在路面上行駛的車輛也很難保證都是標準干凈的車牌，因此在實際環境中，面對破損污舊的車牌，如何提高車牌識別系統的識別能力也是實際需要解決的問題。
感光部件對外部環境的處理
環境是影響車牌識別的主要因素，在采集車輛圖像時，由于環境光線變化劇烈，白天光較強、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，抓拍圖像時受環境光線影響較大，車速過高、采集設備的動態范圍等都使成像質量難以得到有效保證。當識別算法認為車牌達到了成像位置時系統觸發系統開始拍攝，這對觸發設備的可靠性和響應速度都有較高的要求。所以要解決環境造成識別率低下的問題，還要靠攝像機的感光部件對外部環境的處理。
對圖像預處理
隨著車牌識別相同技術的不斷成熟與發展，其應用也得到大面積普及推廣。就目前智能交通系統(ITS)的建設來看，車牌識別技術已逐漸演化成為ITS的基礎應用技術，并發揮著日益重要的作用。作為道路監控的技術手段，相信未來對于車牌識別系統現存問題的解決必然帶動整個智能交通行業進入一個新的發展階段。
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