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车牌识别系统主要包括图像采集、预处理、特征提取和分类识别四个部分。其中，深度学习技术的应用已经成为车牌识别系统的主流。深度学习技术通过神经网络对车牌图像进行自动特征提取和分类，大大提高了识别准确率和鲁棒性。此外，车牌识别系统还涉及到车牌颜色、字体、大小等信息的识别。目前，国内外研究机构和企业都在不断进行技术创新和研发，推动着车牌识别系统不断前发展。
尽管车牌识别系统已经得到广泛应用，但是仍然存在一些问题：
1.车牌遮挡问题：在实际场景中，车牌常常会被遮挡或者模糊，导致识别准确率下降。
2.车牌变形问题：车牌会因为车速、拍摄角度等因素发生变形，导致识别准确率下降。
3.识别速度问题：车牌识别系统需要在实时场景中进行处理，因此识别速度是一个重要的问题。
车牌识别系统在未来的整个智慧交通领域发展中将继续得到广泛应用，其中智慧出行领域应用车牌识别系统在车辆道路行驶中实施违章监控，而智慧停车领域则采用车牌识别系统在车辆停放过程中采集车辆信息。随着技术的不断创新和发展，车牌识别系统的识别准确率和鲁棒性将不断提高，为城市交通管理和公安安防等领域提供更加、准确的服务。
传统车牌识别模式通常采用基于特征的模式。这种模式的特点是通过预处理和特征提取的方式，获取车牌图像中的特征信息，再通过分类器对这些特征进行判定。传统模式需要人工设计特征提取器和分类器，因此识别准确率和鲁棒性受到很大的限制。传统模式的优点是运算速度较快，计算量相对较小。
在实际应用中，选择合适的模式是非常重要的。传统模式、基于特征的模式和基于统计的模式通常适用于一些简单的场景，如停车场管理等。而对于一些复杂的场景，如高速公路收费等，深度学习模式更具有优势。但是需要注意的是，在实际应用中，深度学习模式需要大量的数据和计算资源支持，因此在资源紧张的情况下，应该根据具体情况进行选择。
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