**基于特征提取的階段（1990年代中期-2000年）**：
- 隨著計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的不斷發(fā)展，研究者開始探索基于特征提取的車牌識(shí)別方法。這些方法通過對(duì)車牌圖像進(jìn)行預(yù)處理，提取出車牌上的特征點(diǎn)，并建立相應(yīng)的特征描述子，再通過模式匹配算法進(jìn)行車牌號(hào)碼的識(shí)別和定位。這種方法相比于模板匹配方法具有更高的準(zhǔn)確率和魯棒性，但仍然存在一定的局限性，如對(duì)于遮擋、光照變化等場(chǎng)景的適應(yīng)性較差。

車牌識(shí)別技術(shù)從早期的模板匹配方法發(fā)展到基于特征提取的方法，再到如今的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，不斷提高了識(shí)別的準(zhǔn)確率和魯棒性。未來(lái)，隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和創(chuàng)新，車牌識(shí)別技術(shù)將繼續(xù)朝著更加智能化、化的方向發(fā)展。

車牌識(shí)別系統(tǒng)的運(yùn)行也存在一些問題。，車牌識(shí)別系統(tǒng)對(duì)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(huì)對(duì)識(shí)別準(zhǔn)確率產(chǎn)生一定影響，因此需要不斷優(yōu)化車牌識(shí)別算法和模型。