基于labview车牌识别系统研究不足

基于LabVIEW的车牌识别系统研究不足可能包括以下几个方面：

1.算法研究不足：车牌识别系统需要使用图像处理和模式识别等算法，而这些算法的研究和开发需要大量的时间和精力。LabVIEW作为一种开发工具，其图像处理和模式识别方面的算法库相对较少，因此可能会限制车牌识别系统的性能。

2.硬件支持不足：车牌识别系统需要使用高性能的计算机、摄像头等硬件设备，而LabVIEW作为一种软件开发工具，其对硬件设备的支持可能不够完善，这可能会限制车牌识别系统的性能和稳定性。

3.实验条件不足：车牌识别系统需要大量的车辆图像数据进行训练和测试，这些数据的收集和处理需要一定的实验条件。然而，LabVIEW作为一种开发工具，其对数据处理和管理的支持相对较弱，这可能会限制车牌识别系统的数据处理和管理能力。

以上这些因素可能会导致基于LabVIEW的车牌识别系统研究不足。但是，通过不断的研究和开发，这些问题可以得到解决和改进。