diff --git a/applications/轻量级车牌识别.md b/applications/轻量级车牌识别.md
index f57451ce0b..31b1b427db 100644
--- a/applications/轻量级车牌识别.md
+++ b/applications/轻量级车牌识别.md
@@ -27,9 +27,10 @@
 
 本项目难点如下：
 
-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
+1. 车牌在图像中的尺度差异大、在车辆上的悬挂位置不固定
+2. 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
+3. 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%。