从车牌识别发展过程来看，车牌识别技术在应用中所要面临两个方面的挑战。
1、人为挑战：车速、车牌对车牌识别的挑战
道路监控同时也面临另一不可控制的因素——行驶车辆的速度不一。即使在一般道路上，依据不同驾驶的驾驶习惯，时速差距往往可以达到30公里，甚至40公里;而当车速过快时，往往也会产生拖影的问题。因此摄像机的快门速度和帧率必须赶上车辆的移动，自动车牌识别系统，才能掌握车辆的细节以及车牌号码，再让辨识系统进行辨认。
除了车速难以掌控以外，车牌的不统一性也是令各家监控厂商的问题。不论是英文字母的字数不同，或是各式排列不一的组合方式，皆增加了辨识系统的负担;更甚者，许多驾驶未能维持车牌的干净度，宁德车牌识别，时常会有污渍遮蔽号码或是破损的问题，辨识难度不言可喻。故在各种严苛条件的综合下，道路监控与车牌辨识相对门坎比一般环境来得具挑战性。
由于车牌识别系统支持各种电子支付，尤其是支付方式——无感支付。这也将让停车场不管是对临时车，还是对月卡车都能实现收费，小区车牌识别，且整个收费过程车主也无需停车支付，自动车牌识别，这种快捷的收费方式让停车场出入车辆实现了“先通行后支付”，在保障车主停车体验的同时，也避免了停车场出入口因为车主停车支付费用而影响到通行的效率，进而引发的停车场出入口出现拥堵状况的现象发生。
车牌自动识别是一项使用车辆的动态视频或静态图画进行车牌号码、车牌色彩自动识别的模式识别技能。其硬件根底一般包含触发设备（监测车辆是否进入视界）、摄像设备、照明设备、图画收集设备、识别车牌号码的处理机（如计算机）等，其软件中心包含车牌定位算法、车牌字符切割算法和光学字符识别算法等。
某些车牌识别体系还具有经过视频图画判别是否有车的功用称之为视频车辆检测。一个完好的车牌识别体系应包含车辆检测、图画收集、车牌识别等几部分。当车辆检测部分检测到车辆抵达时触发图画收集单元，收集当时的视频图画。车牌识别单元对图画进行处理，定位出车牌方位，再将车牌中的字符切割出来进行识别，然后组成车牌号码输出。
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