(1)车牌识别系统识别字符： 为了区分不同地域，每个地区都有自己独特的代表汉字。汉字也称为字符，字符识别属于模式识别领域，因汉字的笔画较多，字符点阵分辨率低，字符所占的像素比较少，给车牌识别系统识别效果增加了一定的难度。 (2)车牌识别系统识别数字： 组成车牌的另两个因素是字母和数字，简单的阿拉伯数字、英文字母放在一起处理，识别算法复杂。尤其是字线和数字相似度大且经常成像不清晰，使得一些仅仅依靠形体特征识别的算法不适用。 (3)车牌识别系统识别形态： 多样车牌也存在着别外一个因素——双层、 单层。双层黄牌，双层军牌就是典型的代表，因为单层和双层车牌的大小尺寸不统一，加之成像角度的不同，又给车牌定位算法增加了难度。 对车牌识别系统而言除了解决多样车牌还有环境的复杂度。每一个停车场都有着自己独特的样貌，车牌识别摄像机必须适用于每一个停车场并能做到识别率高且稳定、成像清晰，就不得不考虑车牌识别系统对每个停车场的识别度也就是优异的成像，比如在逆光下，顺光等等环境下怎么能更好的识别车牌，目前对于强光环境用到了双重宽动态有效的抑制强光;对于光线不足的环境可以调动智能补光灯来补充光照使车牌识别效果达到最佳。 高清智能车牌识别系统想要走得更远就只有对多样车牌，多环境都能自如的识别，现在的机器视觉运用到了基于深度学习算法(其前身就是神经网络技术)，也为车牌识别一体机在智能方向走得更远奠定了良好的基础，相信智能化的车牌识别摄像机完全取代人工也是指日可待的。