实际应用中，车牌识别系统的识别率与车牌质量和拍摄质量密切相关。车牌质量会受到各种因素的影响，如生锈、污损、油漆剥落、字体褪色、车牌被遮挡、车牌倾斜、高亮反光、多车牌、车牌等等；实际拍摄过程也会受到环境亮度、拍摄亮度、车辆速度等等因素的影响。这些影响因素不同程度上降低了车牌识别的识别率，也正是车牌识别系统的困难和挑战所在。为了提高识别率，除了不断的完善识别算法，还应该想办法克服各种光照条件，使采集到的图像最利于识别。

定向反射与自然光相结合的识别原理，提高了牌照识别率和定位率。定位率高，则识别率也高。摄像机成像控制技术和智能补光技术，确保了成像质量，使得不受大灯和光线明暗的影响，成像清晰、识别率高。识别模块：其用于抓拍车辆图像，采用图像处理和模式识别技术对抓拍的图像分析、识别。车牌识别技术应用于城市道路拥挤收费系统不需要安装任何车载设备，可以减少一大笔初期投资，但拥挤收费系统对车牌识别的准度要求非常高。

联网收费系统在目前的收费系统中存在着一些问题：如司机之间换卡等，造成通行费流失；收费员作弊降车型，造成通行费流失；收费员手输车牌，工作量大，且容易出错；免费车、黑名单车没有信息化管理。系统在出入口车道安装车牌识别器，可以解决上述问题，防止司机之间换卡，避免通行费流失；辅助车型分类，自动建立车牌与车型一一对应的车型库，防止车型降档；车牌信息自动识别，收费员校核，避免出错；建立免费车辆数据库，只有免费车辆数据库中的车辆才能免费放行；建立黑名单车辆数据库，当黑名单车辆通过出口的时候，系统会自动报警，提示进行相关处理。