**基于深度學(xué)習(xí)的階段（2010年至今）**：
- 近年來，深度學(xué)習(xí)技術(shù)的興起為車牌識別帶來了新的突破。研究者開始嘗試將深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入車牌識別領(lǐng)域。這些方法主要采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）等深度學(xué)習(xí)模型對車牌圖像進(jìn)行特征提取和分類，并取得了較好的識別效果。同時，這些方法還可以通過訓(xùn)練生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）等技術(shù)進(jìn)行車牌生成、偽造檢測等任務(wù)，具有更強(qiáng)的應(yīng)用潛力。

車牌識別系統(tǒng)的運行也存在一些問題。，車牌識別系統(tǒng)對設(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，車牌顏色、字體、大小、遮擋等因素也會對識別準(zhǔn)確率產(chǎn)生一定影響，因此需要不斷優(yōu)化車牌識別算法和模型。

車牌識別設(shè)備調(diào)試與系統(tǒng)配置

設(shè)備安裝完成后，需要進(jìn)行調(diào)試和配置。這包括調(diào)整設(shè)備的角度和高度，以滿足設(shè)備的識別要求；對設(shè)備所需的軟件進(jìn)行配置，包括設(shè)備識別率、輸出格式等。