在車牌識別過程中，智能車牌識別技術在應用中始終都要面臨著各種各樣的挑戰。開門紅 車牌識別系統廠家 淺析一下兩個方面車牌識別面臨的挑戰:

1、面臨自然環境的挑戰：光線、氣候，對車牌識別的挑戰道路監控區別于一般室內監控甚至是室外環境，由于必須提供二十四小時道路不間斷的監控畫面；攝像機必須克服強烈的光線變化，從白天的艷陽高照到夜晚的超低照度環境，皆能維持清晰的畫面方能讓系統辨識各式車牌。故攝像機須搭載優異的感光技術原件或是遠距離紅外燈，以彌補夜間環境的自然光源的不足，并克服噪點顆粒粗大等問題。除了日夜切換以外，特定環境條件也會有光線對比過大的可能，造成主體過暗而難以辨別的問題，例如在隧道口，或是夜間車燈照射導致車體無法看清等。攝像機若未搭載優異的硬件寬動態技術，或是強光抑制技術，則較難取得清晰的畫面。另外，像是不可預測的天氣變化因素如：強風、大雨、下雪或是濃霧等等，皆會影響攝像機的運作。因此如何讓攝像機的硬件規格不斷加強或是通過各式認證標準，以因應變化多端的場域，使其可完成全天候完整監控，各家安控廠商的硬件條件勢必將繼續推升。

　　2、面臨人為挑戰，車速、車牌對車牌識別的挑戰：道路監控同時也面臨另一不可控制的因素——行駛車輛的速度不一。即使在一般道路上，依據不同駕駛的駕駛習慣，時速差距往往可以達到30公里，甚至40公里；而當車速過快時，往往也會產生拖影的問題。因此攝像機的快門速度和幀率必須趕上車輛的快速移動，才能掌握車輛的細節以及車牌號碼，再讓辨識系統進行辨認。除了車速難以掌控以外，車牌的不統一性也是令各家監控廠商頭痛的問題。不論是英文字母的字數不同，或是各式排列不一的組合方式，皆增加了辨識系統的負擔；更甚者，許多駕駛未能維持車牌的干凈度，時常會有污漬遮蔽號碼或是破損的問題，辨識難度不言可喻。