車牌識別是人工智能技術發(fā)展的重要組成部分,，已經(jīng)應用于多個領域,，像智能交通監(jiān)管中的車牌識別、智能貨運配送中的車牌識別等等,，旨在為各種相關服務提供支持和幫助，以提升便捷度。本文將從理論上和應用實踐出發(fā),，比較全面的介紹基于深度學習的車牌識別技術。

　　一,、基于深度學習的車牌識別技術

　　1,、概述

　　基于深度學習的車牌識別技術是一種基于深度學習的計算機視覺技術，可以通過它識別出特定圖像中的特定目標,。例如,，借助此技術可以識別出一張照片中的車牌信息，也可以從圖像庫中檢索出對應的車牌圖像,，從而為后續(xù)操作做好準備,。

　　2、實現(xiàn)原理

　　基于深度學習的車牌識別技術,，是利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(Convolutional Neural Network,，CNN)特有的層級結構提取特征，從而把車牌圖像轉換到包含車牌信息的特征空間內,。在圖像應用領域,，CNN一般由三種層構成：卷積層、激活函數(shù)層和池化(Pooling)層,。

　　卷積層的主要功能是提取圖像的特征,，因此是基于深度學習的車牌識別技術的關鍵，而且它擁有更強的魅力,，因為它的卷積核具有共享參數(shù)的特性,，從而使空間結構具備良好的共性，并且可以有效降低計算量。

　　激活函數(shù)層的功能是把特征抽取出來的特征圖,，經(jīng)過非線性處理,，在激活函數(shù)中計算出車牌圖像的精確邊緣信息，以及特征中是否包含有車牌或其他相關的信息,，從而實現(xiàn)有效的車牌檢測和識別,。

　　池化層的作用是把特征抽取出來以后，重新組織這些圖像特征,，以減少計算量,，又可以保證一定的特征信息，并且具備良好的穩(wěn)定性和魯棒性,，可以有效提高車牌識別的準確率,。

　　三、基于深度學習的車牌識別應用

　　1,、智能交通

　　在目前智能交通監(jiān)管中,，基于深度學習的車牌識別技術以實時的手段識別車牌號，可以根據(jù)這個特定的車牌號向相關部門反映上傳不良行為的駕駛行為,，以及實施違規(guī)罰款,，并有助于駕駛安全。

　　2,、智能貨運配送

　　基于深度學習的車牌識別技術可以在智能貨運配送領域有很多應用,，例如在路邊的停車位上運用車牌識別技術，可以實時記錄停車的車牌號,，并通過授權系統(tǒng)自動扣費,，從而提高配送效率，同時也可以防止一些不法違章的情況發(fā)生,。

　　3,、安防監(jiān)控

　　基于深度學習的車牌識別技術也可用于智能安防監(jiān)控，早在20世紀90年代,，就有志愿者在柏林墻建立開發(fā)一種叫做CARIS的車牌識別系統(tǒng),，它可以用來識別不同的汽車，當有被攔截的車輛出現(xiàn)時,，可以及時發(fā)出警報,，從而防止未經(jīng)授權的車輛通行。

　　四,、結論

　　基于深度學習的車牌識別技術是當今人工智能技術發(fā)展的一大進步,，它利用深度學習卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)技術提取特征，可以實現(xiàn)圖像識別,，應用在智能交通,、智能貨運配送,、安防監(jiān)控等領域，可以有效提高實用性和便捷性,。