隨著深圳市交通擁堵問題的日益嚴重，車牌識別系統的研究和應用越來越受到關注。車牌識別系統是一種可以通過攝像頭捕捉車輛圖片并自動識別車牌號碼的技術，它在交通管理、安防系統等方面具有廣泛的應用前景。

*研究方面，深圳車牌識別系統主要關注以下幾個方面：

1. 圖像處理與模式識別

車牌識別系統的核心技術之一是圖像處理與模式識別。通過使用各種復雜的算法和技術，可以對車輛圖像進行預處理、特征提取和模式匹配，以實現高精度的車牌識別。深圳的*研究集中在如何提高識別準確率、降低誤識別率以及對特殊情況（如夜晚或惡劣天氣條件下）的適應能力。

2. 深度學習與人工智能

近年來，深度學習和人工智能在車牌識別系統中的應用逐漸成為研究的熱點。深度學習算法可以通過大量的數據訓練神經網絡，提高車牌識別系統的準確性和魯棒性。深圳的*研究著眼于如何設計更加高效的深度學習模型，以應對大規模車流量和實時視頻流的挑戰。

3. 多攝像頭協同與分布式系統

深圳交通擁堵情況嚴重，一個攝像頭不足以滿足覆蓋全部交通路段的需求。因此，多攝像頭協同和分布式系統成為研究的重點。通過多個攝像頭的配合，可以實時捕捉不同角度和位置下的車輛圖像，從而提高車牌識別的覆蓋范圍和準確性。深圳的*研究關注如何優化攝像頭之間的協同和通信，以建立高效的分布式車牌識別系統。

4. 大數據與云計算

車牌識別系統需要處理大量的圖像和數據，因此，大數據和云計算的應用不可忽視。深圳在車牌識別系統的*研究中致力于構建高性能的云計算平臺和強大的分布式數據庫，以實現對海量車輛數據的管理和實時處理。

深圳車牌識別系統的*研究涉及圖像處理與模式識別、深度學習與人工智能、多攝像頭協同與分布式系統以及大數據與云計算等領域。這些研究方向對于提高車牌識別系統的性能和應用范圍具有重要意義，有助于深圳市交通管理和安全防控的發展。