車牌識(shí)別技術(shù)正邁向智能化新階段。多模態(tài)融合（結(jié)合激光雷達(dá)、衛(wèi)星定位）將實(shí)現(xiàn)車輛身份與位置的感知。量子計(jì)算技術(shù)的應(yīng)用有望突破現(xiàn)有算法性能瓶頸，實(shí)現(xiàn)更復(fù)雜場(chǎng)景的實(shí)時(shí)識(shí)別。在隱私保護(hù)方面，聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)使數(shù)據(jù)在不離開(kāi)本地的前提下完成模型訓(xùn)練，保障用戶信息安全。隨著車路協(xié)同技術(shù)發(fā)展，車牌識(shí)別將與自動(dòng)駕駛系統(tǒng)深度融合，為智能交通系統(tǒng)提供關(guān)鍵數(shù)據(jù)支撐，推動(dòng)智慧城市建設(shè)進(jìn)程。

針對(duì)復(fù)雜環(huán)境，車牌識(shí)別技術(shù)不斷創(chuàng)新。在強(qiáng)光、逆光場(chǎng)景中，采用 HDR（高動(dòng)態(tài)范圍）成像與自適應(yīng)曝光調(diào)節(jié)技術(shù)，避免車牌過(guò)曝或欠曝。對(duì)于污損車牌，結(jié)合圖像修復(fù)算法恢復(fù)缺失字符。在雨霧天氣下，毫米波雷達(dá)輔助定位車牌區(qū)域，配合去霧算法增強(qiáng)圖像清晰度。在低照度環(huán)境中，紅外補(bǔ)光與深度學(xué)習(xí)去噪算法結(jié)合，實(shí)現(xiàn)夜間穩(wěn)定識(shí)別。通過(guò)多傳感器融合與算法優(yōu)化，系統(tǒng)在極端條件下仍能保持可靠性能。

隨著國(guó)際化交流增加，多語(yǔ)種車牌識(shí)別需求凸顯。系統(tǒng)需支持中文、英文、阿拉伯文、俄文等不同語(yǔ)種車牌的識(shí)別。通過(guò)建立多語(yǔ)種字符庫(kù)與分類模型，結(jié)合注意力機(jī)制優(yōu)化特征提取，實(shí)現(xiàn)跨語(yǔ)種車牌的準(zhǔn)確識(shí)別。針對(duì)非拉丁字母車牌（如中文、阿拉伯文），采用字符結(jié)構(gòu)分析與拓?fù)涮卣髌ヅ浼夹g(shù)，提升識(shí)別精度。在邊境口岸、國(guó)際機(jī)場(chǎng)等場(chǎng)景，多語(yǔ)種車牌識(shí)別系統(tǒng)有效解決了涉外車輛管理難題，促進(jìn)國(guó)際交通與貿(mào)易的流通。