在当前比较流行的物流研究中，基础数据的自动识别与实时采集更是物流信息系统（LMIS，Logistics Management Information System）的存在基础，因为，物流过程比其他任何环节更接近于现实的"物"，物流产生的实时数据比其他任何工况都要密集，数据量都要大。
训练模块主要包括数据预处理模块和模型训练模块。数据预处理模块根据训练数据集，对车牌图片进行预处理，如去噪、增强对比度等；模型训练模块采用DNN模型，对预处理后的图片进行训练，输出训练模型。
识别模块主要包括图片预处理模块和模型识别模块。图片预处理模块根据待识别的车牌图片，对其进行预处理，如去噪、增强对比度等；模型识别模块采用训练好的DNN模型，将预处理后的图片输入模型，输出识别结果。
车牌识别系统实现车牌识别的准确率较高。
1. 使用深度学习算法，如深度卷积神经网络（CNN）、深度受限玻尔兹曼机（DBM）等，提高车牌识别准确率；
2. 针对车牌图像质量受到外部环境因素影响，可引入图像增强技术，如对比度增强、锐化、亮度增强等，提升车牌识别准确率；
3. 采用改进的自适应阈值分割算法，实现车牌的准确识别；
4. 利用车牌识别中的光学字符识别技术，通过深度学习算法实现的车牌号识别；
5. 引入边缘检测算法，有效提升车牌文字的识别准确率。
