視覺與機器學習技術在車牌識別系統(tǒng)中的融合與創(chuàng)新，可以有效提高車牌識別系統(tǒng)的識別準確率和響應速度。具體而言，以下是視覺與機器學習技術在車牌識別系統(tǒng)中的融合與創(chuàng)新：

1、圖像處理技術：圖像處理技術可以對車牌照片進行預處理，去除噪聲和干擾，提高車牌識別系統(tǒng)的準確率。例如，可以采用去噪、二值化、膨脹等圖像處理技術，以提高車牌照片的清晰度和質(zhì)量。

2、特征提取技術：特征提取技術可以將車牌照片中的特征提取出來，用于車牌識別。例如，可以采用霍夫變換、輪廓檢測、特征點提取等特征提取技術，以提高車牌識別系統(tǒng)的準確率。

3、深度學習技術：深度學習技術可以通過對大量車牌照片進行訓練，學習車牌照片的特征，從而提高車牌識別系統(tǒng)的準確率。例如，可以采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）等深度學習技術，以提高車牌識別系統(tǒng)的準確率。

4、融合算法：融合算法可以將多種識別算法進行融合，從而提高車牌識別系統(tǒng)的準確率和魯棒性。例如，可以采用集成學習、投票融合、加權融合等融合算法，以提高車牌識別系統(tǒng)的準確率。

5、智能優(yōu)化技術：智能優(yōu)化技術可以對車牌識別系統(tǒng)進行智能優(yōu)化，提高系統(tǒng)的響應速度和性能。例如，可以采用自適應優(yōu)化、在線學習、實時更新等智能優(yōu)化技術，以提高車牌識別系統(tǒng)的性能。

綜上所述，視覺與機器學習技術在車牌識別系統(tǒng)中的融合與創(chuàng)新，可以提高車牌識別系統(tǒng)的準確率和響應速度，從而更好地服務于智能交通、智慧城市等領域。