智能车牌识别系统准确度受图像质量、算法性能、环境干扰等因素影响，提升需从多环节协同优化。

　　图像采集环节，升级高清摄像头是基础。采用4K分辨率、低照度(≤0.01Lux)的CMOS传感器摄像头，配合宽动态范围(WDR)技术，可在强光逆光或夜间弱光下清晰捕捉车牌，减少因光线不足导致的字符模糊。同时，增加摄像头数量与角度，在车道上方及侧面部署多台设备，形成立体监控网络，避免因车辆倾斜或遮挡造成识别盲区。

　　算法优化是核心。引入深度学习模型，如基于YOLOv8或ResNet的改进架构，通过大量真实车牌数据训练，提升对变形、污损车牌的识别能力。例如，针对车牌字符粘连问题，采用分割网络结合上下文信息，将识别准确率从92%提升至97%。此外，优化字符识别算法，增加对特殊字体(如军车、警车)及地方特色车牌(如港澳车牌)的训练样本，减少误识率。

　　环境适应性改进同样关键。在摄像头加装防雨罩、自动加热模块，防止雨雪天气导致镜头模糊;采用偏振镜过滤反光，解决夜间灯光直射造成的字符过曝问题。对于高速移动车辆，通过提高摄像头帧率(≥60fps)结合运动补偿算法，确保车牌图像清晰无拖影。

　　后处理环节，建立动态纠错机制。当首次识别结果置信度低于阈值时，自动触发二次识别，结合历史记录(如同一车辆过往识别数据)进行比对修正。同时，开放用户反馈入口，将误识案例纳入训练集，持续优化模型。