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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5G技术的发展和物联网的普及，车牌识别系统将更加智能化和互联化。例如，车牌识别系统可以与导航系统、停车管理系统等进行无缝集成，提供更便捷和智能的交通服务。
车牌识别技术及其应用领域，并指出了该技术在运行中存在的问题。希望通过本文的介绍，让读者更好地了解车牌识别技术，认识车牌识别技术的优点和不足之处，进一步加深对智能交通系统的理解和认知。
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：股份有限公司 |
| 公司成立时间：2021-01-12 |
| 经营模式：贸易型 |
| 公司邮编：250100 |
| 公司电话：400-1191521 |
