在国内目前的市场上，各个摄像机厂家虽针对道路监控研发出相应的产品，并特别针对交通的特殊要求进行了必要的改进。但是由于在道路的实际监控过程中，摄像机是长期处于室外的，受环境因素影响非常大，比如刮风、下雨等。因此，就不仅要求车牌识别系统的清晰度高，还要求其适应性强。举例说，应用在卡口车牌识别的使用环境相对较复杂，有的是国道，有的是省道，有的是县道，而不同的使用环境车辆的行驶速度不同，这对摄像机的快门速度设定要求就较高，不仅要便于使用者安装调试，还要求快门速度设定更加准确，以适应不同的使用场所。针对此方面应用，车牌识别厂家交安通科技推出的摄像机有交通专用功能，可针对不同道路和场合进行区别使用，另外一个就是通过固定模式来确定快门的速度，简化使用者的调试工作。而快门速度的更加细分，也可适用于更多的应用场合。
二、高清晰成像的同时带来其它问题
目前市面上的智能交通系统已从标清系统逐渐的过渡到高清系统，相比而言，高清系统的优势不言而喻，高清拍摄的图片由于图片覆盖面广，可能会同时在图片中出现多个车牌的识别问题。但更为重要的是，高清数据量过大，不仅会出现处理速度过慢的问题，还会因对资源占用需求过大难以实现高清视频流识别，这些都是车牌识别系统在高清系统中面临的新问题。
三、老化破损的车牌较难识别
我们都知道，车牌在使用几年后，难免会出现污染磨损和破旧等现象，而在路面上行驶的车辆也很难保证都是标准干净的车牌，因此在实际环境中，面对破损污旧的车牌，如何提高车牌识别系统的识别能力也是实际需要解决的问题。
如在河南、山东等长期拉煤的车辆，由于较脏，会将车牌挡住一部分，或还有故意挡住车牌。针对这种情况，车牌识别系统是无法识别的，因为它仅是一项对已有图像的识别技术，并不包含有透视能力，因此如何在视频流中既有干扰又有污损的情况下定位和识别车牌，是目前车牌识别系统需要进一步完善和发展的。
针对这方面问题目前解决的方法是，要提高车牌识别系统的识别率，目前主要采用的方法是，在视频流中首先对车体进行判断，随后对车牌进行初定位，并进行判断，在对车牌进行精确定位后，通过算法对车牌进行字符和数字识别，以得到车牌的信息。但此种方式主要取决于算法的精确度，因此算法的好坏是至关重要的。