diff --git "a/applications/\350\275\273\351\207\217\347\272\247\350\275\246\347\211\214\350\257\206\345\210\253.md" "b/applications/\350\275\273\351\207\217\347\272\247\350\275\246\347\211\214\350\257\206\345\210\253.md"
index 9ccd1a270d1eadc2b5e80d03f52e22906d8756fe..f57451ce0b04e0aa94192333621de70745731d3b 100644
--- "a/applications/\350\275\273\351\207\217\347\272\247\350\275\246\347\211\214\350\257\206\345\210\253.md"
+++ "b/applications/\350\275\273\351\207\217\347\272\247\350\275\246\347\211\214\350\257\206\345\210\253.md"
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 车牌识别(Vehicle License Plate Recognition，VLPR) 是计算机视频图像识别技术在车辆牌照识别中的一种应用。车牌识别技术要求能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来，在高速公路车辆管理，停车场管理和城市交通中得到广泛应用。
 
+本项目难点如下：
 
-结合我国国情，目前车牌识别技术的难点有:
+车牌在图像中的尺度差异大、在车辆上的悬挂位置不固定
+车牌图像质量层次不齐: 角度倾斜、图片模糊、光照不足、过曝等问题严重
+边缘和端测场景应用对模型大小有限制，推理速度有要求
+针对以上问题， 本例选用 PP-OCRv3 这一开源超轻量OCR系统进行车牌识别系统的开发。基于PP-OCRv3模型，在CCPD数据集达到99%的检测和94%的识别精度，模型大小12.8M(2.5M+10.3M)。基于量化对模型体积进行进一步压缩到5.8M(1M+4.8M), 同时推理速度提升25%。
 
-1. 车牌样式多。我国车牌颜色大致有四种：黄底黑字、蓝底白字、白底黑字、黑底白字；车牌格式包括民用车牌、武警车牌、军车车牌、外交车牌、特种车牌、消防车牌等等。
-2. 车牌位置不固定。由于不同汽车品牌公司出产的汽车型号和外形各有不同，每辆车的车牌悬挂位置也不一样；
-3. 图像质量差: 运动模糊,由于强光，反射或阴影造成的光照和对比度较差, 车牌(部分)遮挡；
-4. 在车辆管理等场景场景对于模型速度有着一定限制。
 
-针对以上问题， 本例选用 [PP-OCRv3](https://github.com/WenmuZhou/PaddleOCR/blob/flk/doc/doc_ch/PP-OCRv3_introduction.md) 这一开源超轻量OCR系统进行车牌识别系统的开发。基于PP-OCRv3模型，在CCPD数据集达到99%的检测和94%的识别精度，模型大小12.8M(2.5M+10.3M)。基于量化对模型体积进行进一步压缩到5.8M(1M+4.8M), 同时推理速度提升25%。车牌识别(Vehicle License Plate Recognition，VLPR) 是计算机视频图像识别技术在车辆牌照识别中的一种应用。车牌识别技术要求能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来，在高速公路车辆管理，停车场管理和中得到广泛应用。
 
 aistudio项目链接: [基于PaddleOCR的轻量级车牌识别范例](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/3919091?contributionType=1)
 
@@ -83,7 +82,7 @@ unzip -d /home/aistudio/data /home/aistudio/data/data101595/CCPD2020.zip
 
 ### 3.1 数据集标注规则
 
-CPPD的图片文件名具有特殊规则，详细可查看：https://github.com/detectRecog/CCPD
+CPPD数据集的图片文件名具有特殊规则，详细可查看：https://github.com/detectRecog/CCPD
 
 具体规则如下：