通过现代科技手段进行车牌识别已经成为常见的监控手段之一，但是如何从高速行驶的车流中快速准确地抓住目标车辆，一直是车牌识别技术攻坚的难点。
所幸随着摄像头分辨率的不断提高、图像处理能力的不断提升，人工智能和深度学习的应用，现在已经能够实现对车辆的快速、精准、智能识别。
车牌识别技术的实现主要借鉴了计算机视觉和图像处理技术。在具体实现中，通过摄像头拍摄车辆行驶时的实时视频，并通过图像处理算法将视频中的车牌信息提取出来。
近几年，在深度学习方面的广泛应用，深度神经网络已成为车牌识别的主要技术手段，该技术能够自动提取高层次的特征，并将其应用到车牌识别中，进一步提升车牌识别的准确性。
但是，车牌识别技术的应用还受到一些限制。其中一个主要限制就是环境对车牌识别的影响。
比如说，光线的强弱、天气的阴晴、拍摄角度的不同等诸多因素都可能影响车牌图像的质量，从而影响到车牌的识别效果。
另外，车辆类型、车牌颜色、车牌字体等也会对车牌识别的准确率造成影响，技术的不断发展还需要不断的实践探索。
