車牌識別系統(tǒng)的準(zhǔn)確率和性能受到多種因素的影響，如圖像質(zhì)量、光照條件、車牌種類等。為了提高識別準(zhǔn)確率，可以采用更的圖像處理和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如深度學(xué)習(xí)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。

車牌識別系統(tǒng)的應(yīng)用非常廣泛，包括交通管理、停車場管理、公安監(jiān)控、車輛追蹤、電子收費(fèi)等方面。它可以提高交通管理的效率和準(zhǔn)確性，為社會安全和交通運(yùn)輸提供更多便利和保障。

采用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)識別的流程通常都包括車輛圖像采集，定位，字符分割，光學(xué)字符識別，輸出識別結(jié)果5個步驟。車輛圖像的采集方式?jīng)Q定了車牌識別的技術(shù)路線。國際ITS通行的兩條主流技術(shù)路線是自然光和紅外光圖像采集識別。自然光和紅外光不會對人體產(chǎn)生不良的心理影響，也不會對環(huán)境產(chǎn)生新的電子污染，屬于綠色環(huán)保技術(shù)。
自然光路線是指白天利用自然光線，夜間采用輔助照明光源，用彩色攝像機(jī)采集車輛真彩色圖像，用彩色圖像分析處理方法識別。自然光真彩色識別技術(shù)路線，與人眼感光習(xí)慣一致，并且，真彩色圖像能夠反映車輛應(yīng)用 及其周圍環(huán)境真實(shí)的圖像信息，不僅可以用來識別照，而且可以用來識別照顏色、車流量、車型、車顏色等車輛特征。用一個攝像機(jī)采集的圖像，同時實(shí)現(xiàn)所有前端基本視頻信息采集、識別和人工輔助圖像取證判別，可以前瞻性的為未來的智能交通系統(tǒng)工程預(yù)留接口。