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。

車牌識別系統是計算機視頻圖像識別技術在車輛牌照識別中的一種應用。車牌識別在高速公路車輛管理中得到廣泛應用，電子收費（ETC）系統中，也是結合DSRC技術識別車輛身份的主要手段。 車牌識別系統技術要求能夠將運動中的汽車牌照從復雜背景中提取并識別出來，通過車牌提取、圖像預處理、特征提取、車牌字符識別等技術，識別車輛牌號、顏色等信息，目前較新的技術水平為字母和數字的識別率可達到99.7%，漢字的識別率可達到99%。

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。