以下我们就来看看在较差的环境中，
一、夜间车牌识别处理方式夜间多是一些路灯、室内透光等较为复杂的光线，对车牌识别相机造成很大的干扰，尤其还有汽车大灯，这些往往影响车牌的识别效果，例如，如果车牌识别相机安装角度掌握不好，在大灯的作用下，车牌的图像可能会变得一团黑或一团白，为解决这个问题的通常会用到宽动态算法，高速车牌识别系统，增加补光灯，车牌识别相机自带补光灯，由算法控制依据车牌局部的识别需要而控制的补光技术，区别于传统的光敏电阻控制补光，能够应对昏暗的环境，抓拍到清晰的图片，进而-识别率。
二、大角度车牌识别处理方式转弯和出入口较宽的停车场等大角度问题是车牌识别相机的难题，虽然能够调整车牌识别相机的高度和角度，以减少大角度的情况，但并不是能够完全解决这个问题，所以在车牌识别算法中做特殊处理，以便于-的识别-，车牌识别算法就增加了对畸形字符的处理等功能，芜湖车牌识别，使其呈现-的识别率效果。
三、顺逆光车牌识别处理方式不同环境、不同天气下造成的顺光或者逆光的情况也时有发生，针对这一情况可以通过局部-、强光抑制、智能补光等智能技术调整车牌识别相机的爆光参数从而实现优异的成像自动控制。
四、雨雾天气车牌识别处理办法车牌识别相机在-天气下的识别能力将接受考验，例如：雨雾天气的能见度较低，所以获取的车牌图片会有-的衰减。那么在雨雾天车牌识别处理中图像复原功能实现对雨雾天退化图像场景的再现就发挥着很大的作用，其学名是图像复原算法，只有车牌识别相机的-算法得到充分优化，才能-成像和识别率。
除了以上提及的几点，一些自身较差的车牌，例如污损车牌、变形车牌、粘连车牌以及倾斜车牌等也会对车牌识别相机产生一定的难度，在车牌识别算法上不断的改进和加强，对复杂多样的特殊环境下识别难题的积极应对，逐个攻破，-了车牌识别系统的识别率和稳定性。
1、-嵌入式处理系统；
2、图像采集处理一体化设计；
3、反馈控制的全天候高清晰成像；
4、车身颜色识别；
5、视频辅助触发、辅助测速；
6、前端、后端独立的专有网络结构。
近两年来，从人们的一个体验上来说，车牌识别停车场系统是受车主欢迎的一套智能停车场管理系统之一。
车牌识别停车场系统如此的受欢迎，原因之一就是加快了人们进出停车场的通行速度，由于它具有这一特殊功能，目前，在各大小停车场中都被人们所利用。那么在选购车牌识别停车场系统时，应该从哪些方面来考虑呢?其-设备有哪些呢?
车牌识别停车场系统和普通的停车场系统在组成上大致相同，但是，车牌识别停车场系统对设备的要求会更高。
首先，小区车牌识别一体机，车牌识别停车场系统蕞重要的一个因素，就是识别率的问题，有的人从识别率的高低来判断设备的好与坏，其实这是一个很不科学的方法。识别率不仅和设备本身的问题有关，还和停车场的环境有关，环境对识别率影响有时可能会超过设备本身的因素，所以要想解决这个问题，车牌识别停车场不仅要配高清的车牌识别相机，还要根据现场状况安装一些补光设备来增加其识别效果。
其次，车牌识别停车场系统蕞重要的特点就是通行速度快，所以，和刷通行卡的停车场系统相比，道闸一定要选用快速智能道闸，而快速道闸就会对道闸的机芯要求更高，其稳定性要-。
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