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车牌变形和遮挡的识别困难：由于不同车辆的形状和外观差异，车牌可能会发生变形，例如折叠、畸变、遮挡等，这些变形会使得识别算法难以准确地提取车牌的特征信息。为了解决这一问题，需要开发能够适应不同变形情况的算法，并采用多角度、多视图的图像采集技术。
基于深度学习的车牌识别算法已经取得了显著的进展，能够提高识别准确性和鲁棒性。随着深度学习技术的不断发展，我们可以预见到更加和可靠的车牌识别系统的出现。
随着科技快速发展，越来越多的技术应用在我们的日常生活中。其中，智能交通系统是现代城市发展的重要一环。而车牌识别系统作为智能交通系统中重要的一部分，能够有效提高城市交通管理效率，从而为城市的发展做出贡献。
车牌识别系统的运行也存在一些问题。，车牌识别系统对设备和环境的要求较高，需有的摄像机和稳定的网络环境。其次，车牌颜色、字体、大小、遮挡等因素也会对识别准确率产生一定影响，因此需要不断优化车牌识别算法和模型。
随着智能交通系统的发展和城市交通管理的需要，车牌识别系统在现代交通领域中扮演着重要角色。车牌识别系统的不断进步和创新，为交通管理、安全监控以及智能停车等方面提供了广阔的应用前景。
车牌识别道闸广泛应用于停车场、小区、商业楼宇等场所，可以实现对车辆进出的自动化管理，提高停车场的管理效率和安全性。
| 主营行业：车牌识别系统 |
| 公司主营：车牌识别系统,电动伸缩门 人脸识别,道闸 岗亭 通道闸,旗杆 LED显示屏 |
| 主营地区：山东 |
| 企业类型：有限责任公司 |
| 公司成立时间：2021-01-12 |
| 经营模式：生产型 |
| 公司邮编：250100 |
| 公司电话：400-1191521 |
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