車牌識別技術在不同光照條件下的車牌識別是一個具有挑戰性的任務。光照條件的變化可能導致車牌圖像的對比度降低、顏色失真或陰影出現，從而影響識別算法的性能和準確率。

然而，隨著計算機視覺和機器學習技術的不斷發展，一些先進的車牌識別算法和模型已經能夠在一定程度上應對不同光照條件下的車牌識別。這些算法和模型通常具有較強的魯棒性和適應性，能夠在光照變化較大的情況下進行準確的識別。

為了提高在不同光照條件下的車牌識別準確率，可以采取以下措施：

圖像預處理：對車牌圖像進行預處理，以提高圖像質量和對比度。可以使用圖像增強技術，如直方圖均衡化、自適應直方圖均衡化、對比度增強等，來改善圖像質量。

光照補償：通過光照補償技術，對車牌圖像進行光照校正，以減少光照變化對識別的影響。例如，可以使用直方圖匹配或灰度拉伸等方法來調整圖像的亮度和對比度。

多尺度處理：使用多尺度的圖像處理方法，以適應不同光照條件下的車牌識別。通過在不同尺度下進行特征提取和匹配，可以提高對光照變化的適應能力。

深度學習模型：使用深度學習模型，如卷積神經網絡（CNN），可以學習更復雜的特征表示，提高車牌識別的準確率。這些模型通常具有較強的表達能力和泛化能力，適用于不同光照條件下的車牌識別。