高分辨率與辨認(rèn)速度的矛盾
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　　從模仿相機到高清相機，也會引發(fā)圖像的高分辨率與辨認(rèn)速度相矛盾的問題。高清的優(yōu)勢顯而易見，但是任何事情都是兩面的，在車牌識別中車牌辨認(rèn)時主要表現(xiàn)為：高清圖片由于圖片掩蓋面廣，可能會同時在圖片中呈現(xiàn)多個車牌的辨認(rèn)。這就對車牌辨認(rèn)的速度請求很高，車牌辨認(rèn)系統(tǒng)關(guān)于高清視頻流碼流過大，還會因?qū)Ρ嬲J(rèn)系統(tǒng)資源占用需求過大而剖析起來會呈現(xiàn)處置速渡過慢的問題，這可能招致呈現(xiàn)漏車現(xiàn)象，而難以完成對車輛抓拍率和車牌辨認(rèn)率的提升。

字符識別
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　　對分割后的字符的灰度圖像進(jìn)行歸一化處理，特征提取，然后經(jīng)過機器學(xué)習(xí)或與字符數(shù)據(jù)庫模板進(jìn)行匹配，后選取匹配度的結(jié)果作為識別結(jié)果。目前比較流行的字符識別算法有：模板匹配法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、支持向量機法和Adaboost分類法等。模板匹配法的優(yōu)點是識別速度快、方法簡單，缺點是對斷裂、污損等情況的處理有一些困難；人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法學(xué)習(xí)能力強、適應(yīng)性強、分類能力強但比較耗時；支持向量機法對于未見過的測試樣本具有更好的識別能力且需要較少的訓(xùn)練樣本；Adaboost分類法能側(cè)重于比較重要的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，識別速度快、實時性較高。我國車牌由漢字、英文字母和阿拉伯?dāng)?shù)字3種字符組成，且具有統(tǒng)一的樣式，這也是識別過程的方便之處。但由于車牌很容易受外在環(huán)境的影響，出現(xiàn)模糊、斷裂、污損字符的情況，如何提高這類字符和易混淆字符的識別率，也是字符識別的難點之一。易混淆字符包括：0與D、0與Q、2與Z、8與B、5與S、6與G、4與A等。

小區(qū)出入口
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　　車牌識別還有小區(qū)的出入口收費系統(tǒng)之間進(jìn)行聯(lián)動，主要作用就是可以識別進(jìn)入到小區(qū)的車輛是否屬于本在小區(qū)進(jìn)行注冊的小區(qū)業(yè)主的車輛，如果像是一些外來的車輛，那么就可以查相關(guān)的資料，同時還需要進(jìn)行記錄進(jìn)入的時間，到出小區(qū)的時候進(jìn)行相應(yīng)的收費根據(jù)。有了車牌識別系統(tǒng)之后，甚至能夠做到無人值守，而且來說配合支付寶或者是等第三方應(yīng)用，這樣就能實現(xiàn)自動進(jìn)行收費，比較常見于各大小區(qū)以及大型的超市。