(1)車牌識別系統識別字符： 為了區分不同地域，每個地區都有自己獨特的代表漢字。漢字也稱為字符，字符識別屬于模式識別領域，因漢字的筆畫較多，字符點陣分辨率低，字符所占的像素比較少，給車牌識別系統識別效果增加了一定的難度。 (2)車牌識別系統識別數字： 組成車牌的另兩個因素是字母和數字，簡單的阿拉伯數字、英文字母放在一起處理，識別算法復雜。尤其是字線和數字相似度大且經常成像不清晰，使得一些僅僅依靠形體特征識別的算法不適用。 (3)車牌識別系統識別形態： 多樣車牌也存在著別外一個因素——雙層、 單層。雙層黃牌，雙層軍牌就是典型的代表，因為單層和雙層車牌的大小尺寸不統一，加之成像角度的不同，又給車牌定位算法增加了難度。 對車牌識別系統而言除了解決多樣車牌還有環境的復雜度。每一個停車場都有著自己獨特的樣貌，車牌識別攝像機必須適用于每一個停車場并能做到識別率高且穩定、成像清晰，就不得不考慮車牌識別系統對每個停車場的識別度也就是優異的成像，比如在逆光下，順光等等環境下怎么能更好的識別車牌，目前對于強光環境用到了雙重寬動態有效的抑制強光;對于光線不足的環境可以調動智能補光燈來補充光照使車牌識別效果達到最佳。 高清智能車牌識別系統想要走得更遠就只有對多樣車牌，多環境都能自如的識別，現在的機器視覺運用到了基于深度學習算法(其前身就是神經網絡技術)，也為車牌識別一體機在智能方向走得更遠奠定了良好的基礎，相信智能化的車牌識別攝像機完全取代人工也是指日可待的。