车牌识别技术在不同光照条件下的车牌识别是一个具有挑战性的任务。光照条件的变化可能导致车牌图像的对比度降低、颜色失真或阴影出现，从而影响识别算法的性能和准确率。
然而，随着计算机视觉和机器学习技术的不断发展，一些先进的车牌识别算法和模型已经能够在一定程度上应对不同光照条件下的车牌识别。这些算法和模型通常具有较强的鲁棒性和适应性，能够在光照变化较大的情况下进行准确的识别。
为了提高在不同光照条件下的车牌识别准确率，可以采取以下措施：
图像预处理：对车牌图像进行预处理，以提高图像质量和对比度。可以使用图像增强技术，如直方图均衡化、自适应直方图均衡化、对比度增强等，来改善图像质量。
光照补偿：通过光照补偿技术，对车牌图像进行光照校正，以减少光照变化对识别的影响。例如，可以使用直方图匹配或灰度拉伸等方法来调整图像的亮度和对比度。
多尺度处理：使用多尺度的图像处理方法，以适应不同光照条件下的车牌识别。通过在不同尺度下进行特征提取和匹配，可以提高对光照变化的适应能力。
深度学习模型：使用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN），可以学习更复杂的特征表示，提高车牌识别的准确率。这些模型通常具有较强的表达能力和泛化能力，适用于不同光照条件下的车牌识别。
