車牌識別技術(shù)正邁向智能化新階段。多模態(tài)融合（結(jié)合激光雷達、衛(wèi)星定位）將實現(xiàn)車輛身份與位置的感知。量子計算技術(shù)的應(yīng)用有望突破現(xiàn)有算法性能瓶頸，實現(xiàn)更復雜場景的實時識別。在隱私保護方面，聯(lián)邦學習技術(shù)使數(shù)據(jù)在不離開本地的前提下完成模型訓練，保障用戶信息安全。隨著車路協(xié)同技術(shù)發(fā)展，車牌識別將與自動駕駛系統(tǒng)深度融合，為智能交通系統(tǒng)提供關(guān)鍵數(shù)據(jù)支撐，推動智慧城市建設(shè)進程。

車牌識別系統(tǒng)與車聯(lián)網(wǎng)的深度融合，推動智能交通升級。通過車聯(lián)網(wǎng)平臺，車牌識別數(shù)據(jù)可與車輛 OBD 信息、駕駛行為數(shù)據(jù)結(jié)合，實現(xiàn)車輛全生命周期管理。在交通誘導場景中，系統(tǒng)根據(jù)車牌識別的車輛位置與目的地，通過車聯(lián)網(wǎng)向駕駛員推送實時路況與優(yōu)路線。車牌識別還可作為車輛身份認證的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，參與車聯(lián)網(wǎng) V2X（車與萬物）通信，實現(xiàn)車輛與基礎(chǔ)設(shè)施、其他車輛的安全交互，為自動駕駛與智能交通系統(tǒng)提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支持。

邊緣計算與車牌識別系統(tǒng)的融合帶來顯著性能升級。通過在識別設(shè)備端部署邊緣計算節(jié)點，實現(xiàn)車牌圖像的本地化處理，減少數(shù)據(jù)回傳云端的延遲與帶寬壓力。在交通流量監(jiān)測場景中，邊緣計算節(jié)點可實時分析過往車輛車牌信息，生成車流量、車速等統(tǒng)計數(shù)據(jù)，并即時推送至交通管理平臺。在停車場應(yīng)用中，邊緣計算支持離線識別功能，即使網(wǎng)絡(luò)中斷也能車輛正常進出，提升系統(tǒng)可靠性與穩(wěn)定性，滿足實時性要求高的業(yè)務(wù)場景需求。