車牌識別系統的原理 （1）車牌定位 自然環境下，汽車圖像背景復雜、光照不均勻，如何在自然背景中準確地確定車牌區域是整個識別過程的關鍵。 （2）車牌字符分割 完成車牌區域的定位后，再將車牌區域分割成單個字符，然后進行識別。 （3）車牌字符識別 字符識別方法目前主要有基于模板匹配算法和基于人工神經網絡算法。

車牌識別系統的特點 產品功能特點： 1.光照的習氣能力強 因為白日、 夜晚的光照環境相差很大，不同運用場所也有不同的光照環境，因而開發了對電子快門和曝光強度進行自動調整的光線操控模塊，以習氣不同的光照環境。 2.對低速和超低速跋涉車輛的習氣能力強 選用高速算法和高速的硬件渠道，車輛在速跋涉或超低速跋涉時都能識別車牌號碼，避免了低速誤差大和線圈測速系統不穩定的問題。 3.相對于運用系統的獨立 選用了嵌入式的結構方法，將照明、攝影、圖像采集、車牌辨識算法都集成在一起，這種結構方法使得同運用系統之間只通過通訊接口和通訊協議發生關系。

停車場車牌識別系統存在的幾個主要問題： 1、車牌定位與字符分割 2、高分辨率與識別速度的矛盾 3、車牌識別系統的適應性急需加強 4、車牌識別系統對污損車牌的識別效果不好 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。當識別算法認為車牌達到了.佳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。