作为 ITS不可缺少的一部分，车牌识别技术对于实现智慧交通管理具有现实意义，尤其是在当前的交通领域，如高速公路车辆管理中的电子收费系统、停车场管理中的车辆识别、电子警察违规驾驶、道路交通监控卡口等方面，都得到了广泛的应用。从中可以看出，车牌识别技术渗透到了整个城市道路交通管理中，在一定程度上影响了社会经济的发展，并推动了我国向智能化时代迈进。

当今广泛使用的车牌识别系统，大部分都是用传统的识别技术来设计和研究开发的，这些识别技术对车牌识别和车牌字符识别的操作非常依赖于车牌图像的拍摄质量，而当图像质量受到外界环境的影响(如拍摄照片中车牌倾斜、光照条件较差等)时，就会出现车牌检测和识别结果的准确性低。随著深度学习技术的蓬勃发展，可将图像领域优秀的相关技术与图像识别操作相结合，有效地降低了识别操作的复杂性，提高了车牌检测与识别的效果，促进了车牌识别技术的进一步优化。

利用训练、调优的车牌识别网络模型和车牌字符识别网络模型，实现了车牌识别系统中的两个主要功能，即车牌区域的检测和字符识别功能，系统可以在各种复杂场景下拍摄的图像中准确地检测出车牌字符识别网络模型。

车牌识别功能强大 识别率高

本文提出了一种基于深度学习的车牌识别算法，实现了快速、宽广的识别范围，综合车牌识别率在99.7%以上，为全牌、反常、暴雪等恶劣天气环境下车牌识别提供了有力的支持。

车牌识别种类全 

在国家标准GA36-2018中可以识别四轮汽车牌照，此外，新军车牌照、新武警牌、民航牌、应急救援牌也可以识别。

车标识别 无牌车检测

支持无牌车辆检测，支持非机动车过滤，支持34种常见车辆标识，为汽车公司专有的车位管理算法定制服务。

汽车牌照识别可以广泛地应用于网络停车行业、无人值守的称重业、智能洗车业、智能充电桩、智慧加油站业、智能交通无感支付行业、汽车汽车保修行业、电子警务、汽车保修等行业。

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