在當前比較流行的物流研究中，基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的自動識別與實時采集更是物流信息系統(tǒng)（LMIS，Logistics Management Information System）的存在基礎(chǔ)，因為，物流過程比其他任何環(huán)節(jié)更接近于現(xiàn)實的"物"，物流產(chǎn)生的實時數(shù)據(jù)比其他任何工況都要密集，數(shù)據(jù)量都要大。

使用車牌識別系統(tǒng)車輛安全出入：車牌識別系統(tǒng)可以幫助減少不熟悉的車輛，從而車輛的安全出入；

使用車牌識別系統(tǒng)加強車輛管理：車牌識別系統(tǒng)可以幫助管理人員對進出車輛進行管理和監(jiān)控；

車牌識別系統(tǒng)實現(xiàn)車牌識別的準確率較高。

1. 使用深度學習算法，如深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、深度受限玻爾茲曼機（DBM）等，提高車牌識別準確率；

2. 針對車牌圖像質(zhì)量受到外部環(huán)境因素影響，可引入圖像增強技術(shù)，如對比度增強、銳化、亮度增強等，提升車牌識別準確率；

3. 采用改進的自適應(yīng)閾值分割算法，實現(xiàn)車牌的準確識別；

4. 利用車牌識別中的光學字符識別技術(shù)，通過深度學習算法實現(xiàn)的車牌號識別；

5. 引入邊緣檢測算法，有效提升車牌文字的識別準確率。