作為 ITS不可缺少的一部分，車牌識別技術對于實現智慧交通管理具有現實意義，尤其是在當前的交通領域，如高速公路車輛管理中的電子收費系統、停車場管理中的車輛識別、電子警察違規駕駛、道路交通監控卡口等方面，都得到了廣泛的應用。從中可以看出，車牌識別技術滲透到了整個城市道路交通管理中，在一定程度上影響了社會經濟的發展，并推動了我國向智能化時代邁進。

當今廣泛使用的車牌識別系統，大部分都是用傳統的識別技術來設計和研究開發的，這些識別技術對車牌識別和車牌字符識別的操作非常依賴于車牌圖像的拍攝質量，而當圖像質量受到外界環境的影響(如拍攝照片中車牌傾斜、光照條件較差等)時，就會出現車牌檢測和識別結果的準確性低。隨著深度學習技術的蓬勃發展，可將圖像領域優秀的相關技術與圖像識別操作相結合，有效地降低了識別操作的復雜性，提高了車牌檢測與識別的效果，促進了車牌識別技術的進一步優化。

利用訓練、調優的車牌識別網絡模型和車牌字符識別網絡模型，實現了車牌識別系統中的兩個主要功能，即車牌區域的檢測和字符識別功能，系統可以在各種復雜場景下拍攝的圖像中準確地檢測出車牌字符識別網絡模型。

車牌識別功能強大 識別率高

本文提出了一種基于深度學習的車牌識別算法，實現了快速、寬廣的識別范圍，綜合車牌識別率在99.7%以上，為全牌、反常、暴雪等惡劣天氣環境下車牌識別提供了有力的支持。

車牌識別種類全 

在國家標準GA36-2018中可以識別四輪汽車牌照，此外，新軍車牌照、新武警牌、民航牌、應急救援牌也可以識別。

車標識別 無牌車檢測

支持無牌車輛檢測，支持非機動車過濾，支持34種常見車輛標識，為汽車公司專有的車位管理算法定制服務。

汽車牌照識別可以廣泛地應用于網絡停車行業、無人值守的稱重業、智能洗車業、智能充電樁、智慧加油站業、智能交通無感支付行業、汽車汽車保修行業、電子警務、汽車保修等行業。

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