车牌识别系统性能的提升主要表现在以下几个方面：

硬件升级：通过引入高分辨率的摄像头，车牌识别系统可以捕捉更清晰的车牌图像，从而提高识别的准确率。

软件优化：对车牌识别算法的优化，例如运用深度学习、神经网络等技术，可以提高系统对复杂场景和低质量图像的识别能力。

数据集丰富：随着更多真实场景数据集的开源，例如巴西团队提供的超分辨率数据集，有助于训练更准确的识别模型，提升识别率。

系统整合：将车牌识别系统与自动车牌识别系统（ALPR）等技术相结合，实现更广泛的车辆监控和犯罪追踪能力。

多元应用：车牌识别系统不仅用于交通管理，还应用于停车场收费系统、医院停车管理等领域，通过智能化提升通行效率和服务质量。

国际应用：如智利使用车牌自动识别系统（LPR）追回失窃车辆，提高了车辆追回率，对犯罪行为进行实时监控。

智慧监管：如浙江义乌的“无感卡口”智慧监管措施，将车牌自动识别技术与海关监管系统结合，实现货运车辆“零停留、秒放行”，提高了物流效率。