车牌识别系统的原理 （1）车牌定位 自然环境下，汽车图像背景复杂、光照不均匀，如何在自然背景中准确地确定车牌区域是整个识别过程的关键。 （2）车牌字符分割 完成车牌区域的定位后，再将车牌区域分割成单个字符，然后进行识别。 （3）车牌字符识别 字符识别方法目前主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。

车牌识别系统为分布式计算机控制系统。计算机管理中心可以对整个停车场情况进行监控和管理，包括出入口管理、内部管理， 并将采集的数据和系统工作状态信息存入计算机，以便进行统计、查询和打印报表等工作。其特点是采用计算机图象比较，用 的非接触感应式卡技术，自动识别进入停车场用户的身份，并通过计算机图象处理来识别出入车辆的合法性。车辆出入停车场， 完全处于计算机监控系统的之下，使停车场的出入、收费、防盗、车位管理完全智能化并具有方便快捷、 可靠的优点。

停车场车牌识别系统存在的几个主要问题： 1、车牌定位与字符分割 2、高分辨率与识别速度的矛盾 3、车牌识别系统的适应性急需加强 4、车牌识别系统对污损车牌的识别效果不好 环境是影响车牌识别的主要因素，在采集车辆图像时，由于环境光线变化剧烈，白天光较强、夜间较弱，面光与背光不同，上午和下午的光照方向也不一样，抓拍图像时受环境光线影响较大，车速过高、采集设备的动态范围等都使成像质量难以得到有效。当识别算法认为车牌达到了.佳成像位置时系统触发系统开始拍摄，这对触发设备的可靠性和响应速度都有较高的要求。所以要解决环境造成识别率低下的问题，还要靠摄像机的感光部件对外部环境的处理。