車(chē)牌變形和遮擋的識(shí)別困難：由于不同車(chē)輛的形狀和外觀差異，車(chē)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(chē)牌的特征信息。為了解決這一問(wèn)題，需要開(kāi)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)。

隨著智能交通系統(tǒng)和城市安全監(jiān)控的需求不斷增加，車(chē)牌識(shí)別技術(shù)將進(jìn)一步與其他智能技術(shù)相結(jié)合，例如人臉識(shí)別、車(chē)輛追蹤等，以實(shí)現(xiàn)更全面、多維度的交通管理和安全監(jiān)控。

隨著5G技術(shù)的發(fā)展和物聯(lián)網(wǎng)的普及，車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)將更加智能化和互聯(lián)化。例如，車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)可以與導(dǎo)航系統(tǒng)、停車(chē)管理系統(tǒng)等進(jìn)行無(wú)縫集成，提供更便捷和智能的交通服務(wù)。

車(chē)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(chē)牌識(shí)別的機(jī)制和功能已基本滿(mǎn)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(lái)的展望，從深度學(xué)習(xí)、人臉識(shí)別、車(chē)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(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)的良性發(fā)展。

車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)的運(yùn)行也存在一些問(wèn)題。，車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)對(duì)設(shè)備和環(huán)境的要求較高，需有的攝像機(jī)和穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。其次，車(chē)牌顏色、字體、大小、遮擋等因素也會(huì)對(duì)識(shí)別準(zhǔn)確率產(chǎn)生一定影響，因此需要不斷優(yōu)化車(chē)牌識(shí)別算法和模型。

隨著車(chē)牌識(shí)別技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用，其在智能交通、城市安全、道路收費(fèi)等方面的價(jià)值將越來(lái)越凸顯。車(chē)牌識(shí)別技術(shù)不僅可以幫助緩解交通堵塞、提高城市交通運(yùn)行效率，而且還可以有效提高城市管理效率和保障城市安全。相信在未來(lái)的發(fā)展過(guò)程中，車(chē)牌識(shí)別技術(shù)將會(huì)變得更加智能、安全、。