優化車型識別系統的算法可以從以下幾個方面入手：

1. 深度學習模型選擇和優化：

選用YOLO系列中的YOLOv8/v7/v6/v5等模型，利用它們在速度和準確度之間的平衡。YOLOv8作為最新版本，在準確率和速度上都有提升，適合實時車型識別。通過數據增強，如隨機裁剪、縮放、旋轉、色彩調整等，提升模型泛化能力。采用遷移學習，利用在大規模圖像數據集上預訓練的YOLO模型，通過特定車型數據集微調。

2. 技術框架和開發工具：

選擇PyTorch框架，憑借其靈活性和GPU加速能力，適合快速開發和高效迭代。使用Streamlit構建交互式網頁應用，通過CSS美化提升用戶交互體驗。利用PyCharm作為集成開發環境，確保開發流程高效順暢。

3. 功能實現和系統設計：

支持多種輸入源，包括靜態圖像、視頻文件和實時攝像頭流。實現動態模型切換功能，讓用戶根據需求選擇不同YOLO模型。構建友好的用戶交互界面，支持上傳文件、選擇模型、調整檢測參數和查看結果。

4. 數據處理和存儲策略：

利用PyTorch的數據加載和預處理機制，以及GPU加速能力，實現高效圖像處理和模型推理。設計智能數據存儲方案，使用數據庫管理檢測結果和歷史數據，支持快速查詢和分析。