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車牌識別按照運行環境可以簡單分為PC端和頭端（嵌入式）。目前國內車牌識別系統在PC端已有一些廠家使用深度學習方法，而頭端都還是采用傳統方法。隨著深度學習專用芯片的研發，明年應該就會有深度學習方法應用在頭端的產品發布。由于國內外車牌規則較多，傳統方法局限性比較大，很難通用。

對于特殊場景，比如低照度、變換、低質模糊等，車牌識別率仍然有待提升。而無論是傳統方法還是深度學習方法，有些共同的模塊技術仍有提高的空間和研究的價值，比如運動區域檢測，車牌定位，變換校正，多幀融合輸出等。而對于傳統方法，字符分割和字符識別仍有可提高空間。

車牌識別系統技術是計算機視頻圖像識別技術在識別中的一種應用。車牌識別技術要求能夠將運動中的汽車牌照從復雜背景中提取并識別出來，通過車牌提取、圖像預處理、特征提取、車牌字符識別等技術，識別車輛牌號、顏色等信息，目前的技術水平為字母和數字的識別率可達到99.7%，漢字的識別率可達到99%。車牌識別在高速公路車輛管理中得到廣泛應用，電子收費（ETC）系統中，也是結合DSRC技術識別車輛身份的主要手段。在停車場管理中，車牌識別技術也是識別車輛身份的主要手段。在深圳市建設的《停車庫（場）車輛圖像和號牌信息采集與傳輸系統技術要求》中，車牌識別技術成為車輛身份識別的主要手段。

 一個車牌識別系統是否實用，的指標是識別率。國際交通技術部門做過專門的識別率指標論述，要求是24小時全天候全牌正確識別率85%～95%。

   通過以下方式可以看得出車牌識別的“識別率”：

   1、可識別全牌正確識別率=全牌正確識別的車牌照總數/人工讀取的車牌照總數這三個指標決定了車牌識別系統的識別率，諸如可信度、誤識率等都是車牌識別過程中的中間結果。

   2、可識別車牌照的百分率=人工正確讀取的車牌照總數/實際通過的車輛總數

   3、自然交通流量的識別率=全牌正確識別總數/實際通過的車輛總數