车牌号自动识别系统的核心功能在于通过摄像头捕捉车辆图像，并利用图像处理技术提取车牌信息，最终实现对车牌号码的自动识别。这一过程通常包括图像采集、预处理、字符分割、特征提取和模式识别等步骤。尽管这一技术已经相当成熟，但在某些情况下，其识别率却难以达到预期效果。

首先，外界环境因素对识别率的影响不容忽视。例如，在恶劣天气条件下，如雨雪天气或雾霾天气，光线条件较差，这会严重影响摄像头的成像质量，从而导致识别失败。此外，强光、阴影等也会干扰图像的清晰度，使系统无法准确识别车牌。

其次，不同地区车牌的设计差异也会影响识别效果。由于我国各省市自治区的车牌底色、字体样式不尽相同，这对系统的泛化能力提出了更高的要求。如果系统没有针对这些差异进行充分训练，就可能出现误识或漏识的情况。

再者，车辆本身的状态也可能影响识别率。比如，当车牌被污损、遮挡或者变形时，系统很难正确识别出车牌上的文字。另外，一些司机为了逃避监管，故意使用假牌、套牌等手段，这也给车牌号自动识别带来了额外的挑战。

最后，算法本身的局限性也不容小觑。虽然深度学习技术的应用大大提高了车牌识别的准确性，但训练数据集的规模和多样性仍然制约着系统的性能。如果训练数据不足或不够全面，系统可能会在面对未知场景时表现不佳。

综上所述，车牌号自动识别系统虽然具有很高的实用价值，但在实际应用中仍面临诸多问题。为了提高识别率，我们需要从优化硬件设备、丰富训练样本、改进算法模型等多个方面入手，不断推动这项技术向前发展。同时，我们也应该认识到，任何自动化系统都不可能做到百分之百准确，因此在实际应用中还需辅以人工审核等手段，确保信息的真实性和可靠性。