提高车辆牌识别的成功率，需要从图像采集、处理算法、数据以及环境等多个方面进行综合优化。首先，在图像采集环节，选择高分辨率、低噪声的摄像机，并合理设置安装位置与角度，配备补光设备。高分辨率和低噪声摄像机可以清晰捕捉车牌细节，而合理的安装位置和角度则确保车牌完整进入拍摄视野，减少畸变。补光设备在光照不佳的场景下尤为重要，无论是昏暗的夜晚还是逆光环境，都能让车牌清晰可见。
在处理算法方面，采用先进的深度学习算法如CNN，并融合多种算法。深度学习算法CNN以其强大的特征提取能力，在车牌字符识别中表现出色。通过融合连通域分析、边缘检测等多种算法，可以进一步提升车牌定位、字符分割与识别的准确率，增强对复杂环境的适应能力。
在数据层面，建立大规模的车牌样本数据库并进行数据增强。大规模的车牌样本数据库如同知识宝库，为算法提供丰富的“学习资料”。数据增强技术通过旋转、缩放等操作增加数据多样性，让算法在各种变形的车牌中都能准确识别。
此外，环境因素对车牌识别成功率的影响不可忽视。光照过强或过弱、角度偏差、遮挡等都可能干扰识别。控制好这些因素，尽量减少环境干扰，才能为识别创造良好的条件。实时更新和优化算法同样重要。随着车牌样式变化和新环境情况的出现，持续收集反馈和评估结果，不断改进和迭代算法，让系统始终保持高识别成功率。
总之，提高车辆牌识别的成功率是一个系统工程，图像采集、处理算法、数据以及环境等方面环环相扣，任何一环的疏忽都可能影响最终效果。只有全面优化，协同推进，才能让车牌识别更准确、更高效。