車牌變形和遮擋的識(shí)別困難：由于不同車輛的形狀和外觀差異，車牌可能會(huì)發(fā)生變形，例如折疊、畸變、遮擋等，這些變形會(huì)使得識(shí)別算法難以準(zhǔn)確地提取車牌的特征信息。為了解決這一問題，需要開發(fā)能夠適應(yīng)不同變形情況的算法，并采用多角度、多視圖的圖像采集技術(shù)。

車牌識(shí)別系統(tǒng)在解決交通管理和安全監(jiān)控方面發(fā)揮著重要作用，盡管受環(huán)境、天氣以及技術(shù)的影響面臨一些準(zhǔn)確性和安全性的不足，但目前車牌識(shí)別的機(jī)制和功能已基本滿足應(yīng)用需求。對(duì)于以后更高的應(yīng)用要求，我們也提出了對(duì)未來的展望，從深度學(xué)習(xí)、人臉識(shí)別、車輛追蹤、5G技術(shù)以及物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)等多方面推進(jìn)車牌識(shí)別系統(tǒng)的良性發(fā)展。

車牌識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用范圍十分廣泛。，在公路收費(fèi)站、停車場(chǎng)和出入口等需要限制車輛進(jìn)出的場(chǎng)所，車牌識(shí)別技術(shù)可以幫助管理者實(shí)時(shí)監(jiān)控車輛情況，提高管理效率和安全性。其次，在道路交通管理中，車牌識(shí)別可以用于監(jiān)測(cè)交通違規(guī)行為，從而提高交通管理效果。同時(shí)，車牌識(shí)別技術(shù)還可以應(yīng)用于城市安防系統(tǒng)中，配合監(jiān)控?cái)z像頭進(jìn)行智能監(jiān)控，提高城市治安水平。