佳木斯车牌识别技术在应对复杂道路环境时，需要采取一系列策略和技术来提高识别的准确性和鲁棒性。以下是一些建议的方法：

　　预处理技术：在车牌识别之前，采用预处理技术来改善图像质量，是应对复杂道路环境的关键步骤。这包括灰度化、去噪、二值化、边缘检测等，以消除光线变化、阴影、污渍等因素对车牌图像的影响。

　　深度学习技术：深度学习技术在车牌识别领域的应用已经越来越广泛。通过训练深度学习模型，系统可以学习到更多的车牌特征和变化，提高在复杂环境下的识别能力。例如，使用卷积神经网络（CNN）进行车牌定位和字符识别，可以有效地处理光照不均、车牌倾斜等问题。

　　多源信息融合：在复杂道路环境中，单一的图像信息可能不足以实现准确的车牌识别。因此，可以考虑将多种信息源（如视频、红外、雷达等）进行融合，以提高识别的准确性和鲁棒性。

　　光照补偿技术：针对光照变化对车牌识别的影响，可以采用光照补偿技术来改善图像质量。例如，使用宽动态算法或增加补光灯等方式，确保车牌在不同光照条件下都能被清晰地拍摄。

　　角度和距离校正：对于拍摄角度和距离不一致的问题，可以采用图像校正技术来纠正车牌的倾斜和变形。同时，利用双目摄像头技术或激光测距等方式，可以计算车辆与摄像头之间的距离和角度，从而进一步提高识别的准确性。

　　实时性优化：在复杂道路环境中，车牌识别系统需要具有较高的实时性。因此，可以采用轻量级深度学习技术或优化算法等方式，提高系统的处理速度和识别效率。

　　定制化解决方案：针对不同的复杂道路环境，可以设计定制化的车牌识别解决方案。例如，针对夜间或雨雪天气等特殊情况，可以调整系统的参数和算法，以适应这些特殊环境的需求。

　　综上所述，通过采用预处理技术、深度学习技术、多源信息融合、光照补偿技术、角度和距离校正、实时性优化以及定制化解决方案等方法，车牌识别技术可以更好地应对复杂道路环境，提高识别的准确性和鲁棒性。