隨著城市交通的快速發(fā)展，車牌識(shí)別系統(tǒng)除了在日常停車場管理中起到至關(guān)作用，在交通管理、公安安防等領(lǐng)域也得到了廣泛應(yīng)用。車牌識(shí)別系統(tǒng)主要采用了計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別技術(shù)，通過掃描圖片或視頻就可以抓取車牌信息。

車牌識(shí)別系統(tǒng)主要包括圖像采集、預(yù)處理、特征提取和分類識(shí)別四個(gè)部分。其中，深度學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用已經(jīng)成為車牌識(shí)別系統(tǒng)的主流。深度學(xué)習(xí)技術(shù)通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)車牌圖像進(jìn)行自動(dòng)特征提取和分類，大大提高了識(shí)別準(zhǔn)確率和魯棒性。此外，車牌識(shí)別系統(tǒng)還涉及到車牌顏色、字體、大小等信息的識(shí)別。目前，國內(nèi)外研究機(jī)構(gòu)和企業(yè)都在不斷進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新和研發(fā)，推動(dòng)著車牌識(shí)別系統(tǒng)不斷前發(fā)展。

傳統(tǒng)車牌識(shí)別模式通常采用基于特征的模式。這種模式的特點(diǎn)是通過預(yù)處理和特征提取的方式，獲取車牌圖像中的特征信息，再通過分類器對(duì)這些特征進(jìn)行判定。傳統(tǒng)模式需要人工設(shè)計(jì)特征提取器和分類器，因此識(shí)別準(zhǔn)確率和魯棒性受到很大的限制。傳統(tǒng)模式的優(yōu)點(diǎn)是運(yùn)算速度較快，計(jì)算量相對(duì)較小。

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