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，才能掌握车辆
福州车牌识别
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，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，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。
简单的多帧平均法是直接将前面若干输入图像的平均值作为当前背景.多帧平均法的缺点在于对场景改变过于敏感性，而这种改变并不总是由车辆运动引起的.选择更新法的基本思想是只将没有检测到运动的区域即真正的背景进行更新·在背景更新前，先逐像素判断相邻两幅图像的差值，如果小于一个闽值，则说明在这个像素位置没有检測到车辆-可进行背景更新操作，这种方法依赖于阚值的选取，如果闷值选择不合理，背景图像将很快变得不可用.在选择更新背景前进一步加入背景调整步骤，即首先计算当前帧和上帧图像问的平均灰度之差，若差值大干设定阁值，则认为当前帧的平均灰度发生突变，就要在背景图像上逐像素加上此差值。
车牌识别系统背景差方法的优点是：原理和算法设计简单：根据实际情况确定N值进行处理后，所得结果直接反映了运动目标的位置、大小，形状等信息，能够得到比较的运动目标信息.但是·基于背景差的车辆检测的准确性很大程度上依赖于背景图像的可靠性.总的来说.背景差法对环境光线的变化非常敏感，背景图像需不断地被更新以迎合环境光线、阴影和天气的变化等·因而背景更新中的误差累计是影响背景差法精度的重要因素。
在安装停车场系统时我们首先要注意道闸和控制机的安装位置，因为正确与否的安装位置关系到用户在使用时是否方便。通常建议道闸和控制机之间的距离至少为2.5米。由于距离太近，车主时，车头可能会碰到道闸栏杆。因此，我们建议道闸和控制机之间的距离好是3.5米左右
其次，停车场车道的宽度也是影响道闸和控制机安装的一个重要因素。因为车道太窄，会影响车辆的顺利通行，所以我们建议宽度应该在4.5米左右。
此外，现在停车场系统将安装监控摄像头。监控摄像头和道闸之间应该有适当的距离。因为摄像头的视角范围应该覆盖的位置，所以我们一般建议摄像头和道闸之间的距离应该在1米左右。
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