车牌识别技术中重要的三个部分

目前国内车牌识别系统在PC端已经有大部分厂家使用深度学习方法，而移动端都还是采用传统方法。随着深度学习专用芯片的研发，应该很快会出现移动端的产品发布了。由于国内外车牌的种类规则太多，传统方法局限性比较大，很难通用。对于特殊场景容易出现误差。从科研角度来讲，车牌识别技术主要分三部分：定位、分割与识别技术。定位，主要是颜色和特诊。分割，主要是投影发做出分割。识别，模板匹配，bp神经网络，深度学习。

特殊的场景下，比如低照度、透视变换、低质模糊等，车牌识别率仍然有待提升。而无论是传统方法还是深度学习方法，有些共同的模块技术仍有提高的空间和研究的价值，比如运动区域检测，车牌定位，透视变换校正，多帧融合输出等。而对于传统方法，字符分割和字符识别仍有可提高空间。待续……现在车牌识别的技术很成熟了，只要不是特别糟糕的情况下，都可以准确识别。中国现在的车牌识别已经进入了智能时代，识别率达到99.9%，可以脱机识别，无网络无需电脑，更有胜者根本不需要收费人员。

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