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国外车牌识别技术的发展与国际车牌识别技术紧密相关，随着计算机视觉、人工智能和机器学习等领域的快速发展，车牌识别技术已成为智能交通系统的重要组成部分。
国外车牌识别技术的发展历程中，早期主要依赖于手工特征和传统的图像处理技术，随着深度学习技术的兴起，卷积神经网络（CNN）等技术在车牌识别领域得到了广泛应用，极大地提高了车牌识别的准确率和速度，目前，国际上的车牌识别技术已经相当成熟，不仅在城市交通管理、公共安全监控等领域得到广泛应用，还应用于停车场管理、车辆追踪等场景。
在国际上，车牌识别技术的发展趋势包括以下几个方面：
1、深度学习技术的应用：利用深度学习技术，可以自动学习并提取车牌图像中的特征，从而更准确地识别车牌。
2、多源信息融合：结合车辆图像、视频、传感器等多种信息，提高车牌识别的准确率。
3、智能化和实时性：随着计算能力的提升，车牌识别系统的智能化和实时性不断提高，能够满足各种应用场景的需求。
4、跨语言和跨文化适应性：国际上的车牌识别系统需要能够适应不同国家和地区的车牌格式和字符集，这要求系统具有良好的跨语言和跨文化适应性。
国际间的技术交流与合作也推动了车牌识别技术的发展，各国的研究机构和企业通过共享技术成果、合作开发等方式，共同推动车牌识别技术的创新和应用。
国外车牌识别技术的发展与国际车牌识别技术紧密相连，随着技术的不断进步，车牌识别系统的性能将不断提高，为智能交通、公共安全等领域提供更多便利。