作為 ITS不可缺少的一部分，車牌識(shí)別技術(shù)對(duì)于實(shí)現(xiàn)智慧交通管理具有現(xiàn)實(shí)意義，尤其是在當(dāng)前的交通領(lǐng)域，如高速公路車輛管理中的電子收費(fèi)系統(tǒng)、停車場(chǎng)管理中的車輛識(shí)別、電子警察違規(guī)駕駛、道路交通監(jiān)控卡口等方面，都得到了廣泛的應(yīng)用。從中可以看出，車牌識(shí)別技術(shù)滲透到了整個(gè)城市道路交通管理中，在一定程度上影響了社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，并推動(dòng)了我國(guó)向智能化時(shí)代邁進(jìn)。

當(dāng)今廣泛使用的車牌識(shí)別系統(tǒng)，大部分都是用傳統(tǒng)的識(shí)別技術(shù)來設(shè)計(jì)和研究開發(fā)的，這些識(shí)別技術(shù)對(duì)車牌識(shí)別和車牌字符識(shí)別的操作非常依賴于車牌圖像的拍攝質(zhì)量，而當(dāng)圖像質(zhì)量受到外界環(huán)境的影響(如拍攝照片中車牌傾斜、光照條件較差等)時(shí)，就會(huì)出現(xiàn)車牌檢測(cè)和識(shí)別結(jié)果的準(zhǔn)確性低。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的蓬勃發(fā)展，可將圖像領(lǐng)域優(yōu)秀的相關(guān)技術(shù)與圖像識(shí)別操作相結(jié)合，有效地降低了識(shí)別操作的復(fù)雜性，提高了車牌檢測(cè)與識(shí)別的效果，促進(jìn)了車牌識(shí)別技術(shù)的進(jìn)一步優(yōu)化。

利用訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)的車牌識(shí)別網(wǎng)絡(luò)模型和車牌字符識(shí)別網(wǎng)絡(luò)模型，實(shí)現(xiàn)了車牌識(shí)別系統(tǒng)中的兩個(gè)主要功能，即車牌區(qū)域的檢測(cè)和字符識(shí)別功能，系統(tǒng)可以在各種復(fù)雜場(chǎng)景下拍攝的圖像中準(zhǔn)確地檢測(cè)出車牌字符識(shí)別網(wǎng)絡(luò)模型。

車牌識(shí)別功能強(qiáng)大 識(shí)別率高

本文提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的車牌識(shí)別算法，實(shí)現(xiàn)了快速、寬廣的識(shí)別范圍，綜合車牌識(shí)別率在99.7%以上，為全牌、反常、暴雪等惡劣天氣環(huán)境下車牌識(shí)別提供了有力的支持。

車牌識(shí)別種類全 

在國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)GA36-2018中可以識(shí)別四輪汽車牌照，此外，新軍車牌照、新武警牌、民航牌、應(yīng)急救援牌也可以識(shí)別。

車標(biāo)識(shí)別 無牌車檢測(cè)

支持無牌車輛檢測(cè)，支持非機(jī)動(dòng)車過濾，支持34種常見車輛標(biāo)識(shí)，為汽車公司專有的車位管理算法定制服務(wù)。

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

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