車(chē)牌辨認(rèn)系統(tǒng)的順應(yīng)性急需增強(qiáng)
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　　目前我國(guó)的車(chē)牌辨認(rèn)產(chǎn)品都請(qǐng)求所辨認(rèn)的車(chē)牌大小固定，而對(duì)過(guò)大和過(guò)小的車(chē)牌普通都不能辨認(rèn)。這樣就形成對(duì)視頻觸發(fā)的狀況下局部車(chē)牌無(wú)法被辨認(rèn)的問(wèn)題。此外，在有些現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境中，由于受外界條件的影響，無(wú)法將相機(jī)架設(shè)在位置，會(huì)形成圖片中車(chē)牌不同水平的偏移。

車(chē)牌識(shí)別感光部件對(duì)外部環(huán)境的處置
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　　環(huán)境是影響車(chē)牌辨認(rèn)的主要要素，在采集車(chē)輛圖像時(shí)，由于環(huán)境光線變化猛烈，白晝光較強(qiáng)、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(shí)受環(huán)境光線影響較大，車(chē)速過(guò)高、采集設(shè)備的動(dòng)態(tài)范圍等都使成像質(zhì)量難以得到有效。當(dāng)辨認(rèn)算法以為車(chē)牌到達(dá)了成像位置時(shí)系統(tǒng)觸發(fā)系統(tǒng)開(kāi)端拍攝，這對(duì)觸發(fā)設(shè)備的牢靠性和響應(yīng)速度都有較高的請(qǐng)求。所以要處理環(huán)境形成辨認(rèn)率低下的問(wèn)題，還要靠攝像機(jī)的感光部件對(duì)外部環(huán)境的處置。

字符分割
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　　定位出車(chē)牌區(qū)域后，由于并不知道車(chē)牌中總共有幾個(gè)字符、字符間的位置關(guān)系、每個(gè)字符的寬高等信息，所以，為了車(chē)牌類型匹配和字符識(shí)別正確，字符分割是的一步。字符分割的主要思路是，基于車(chē)牌的二值化結(jié)果或邊緣提取結(jié)果，利用字符的結(jié)構(gòu)特征、字符間的相似性、字符間間隔等信息，一方面把單個(gè)字符分別提取出來(lái)，也包括粘連和斷裂字符等特殊情況的處理；另一方面把寬、高相似的字符歸為一類從而去除車(chē)牌邊框以及一些小的噪聲。一般采用的算法有：連通域分析、投影分析，字符聚類和模板匹配等。污損車(chē)牌和光照不均造成的模糊車(chē)牌仍是字符分割算法所面對(duì)的挑戰(zhàn)，有待更好的算法出現(xiàn)并解決以上問(wèn)題。