车牌识别系统在不同环境下面临以下技术挑战：

光照条件变化

强光、阴影、眩光和反射会影响识别准确性

夜间复杂光线环境（路灯、室内透光、汽车大灯）造成干扰

需要采用宽动态算法和智能补光技术应对昏暗环境

恶劣天气影响

北方雨雪天气会降低摄像机清晰度

雾天会导致图像质量下降，尽管有黑白透雾和彩色透雾技术

车牌遮挡问题

污垢、雪、贴纸等遮挡物会阻碍字符识别

特殊车牌（如外交车牌、临时车牌）格式和字符集不同增加识别难度

车牌变形问题

弯曲或凹痕会改变字符形状，特别是大角度拍摄时造成的非矩形图像

需要对变形图像进行修正校正

运动模糊

车辆高速行驶时产生的运动模糊影响字符识别

不同道路环境下车辆行驶速度差异大，对快门速度设定要求高

复杂背景干扰

拥挤停车场或道路上的其他车辆会造成视觉干扰

高清系统中多个车牌同时出现的识别问题

识别速度与清晰度的矛盾

停车场等场景中，距离远则像素小，距离近则像素大，需要在识别速度和清晰度间平衡

高清数据量问题

高清图片数据量大，处理速度慢，资源占用需求高

算法适应性挑战

需要根据不同场景选择最优定位算法（自适应边界搜索法、区域生长法、灰度图像数学形态学运算法等）

启发式自适应融合定位算法等技术应对复杂多变环境

这些技术挑战促使了多种解决方案的发展，如彩色透雾技术、WPOD-NET网络进行车牌检测和校正、OCR识别系统等，以提高系统在各种环境下的识别准确率和适应性。