車牌識(shí)別是人工智能技術(shù)發(fā)展的重要組成部分，已經(jīng)應(yīng)用于多個(gè)領(lǐng)域，像智能交通監(jiān)管中的車牌識(shí)別、智能貨運(yùn)配送中的車牌識(shí)別等等，旨在為各種相關(guān)服務(wù)提供支持和幫助，以提升便捷度。本文將從理論上和應(yīng)用實(shí)踐出發(fā)，比較全面的介紹基于深度學(xué)習(xí)的車牌識(shí)別技術(shù)。

　　一、基于深度學(xué)習(xí)的車牌識(shí)別技術(shù)

　　1、概述

　　基于深度學(xué)習(xí)的車牌識(shí)別技術(shù)是一種基于深度學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，可以通過它識(shí)別出特定圖像中的特定目標(biāo)。例如，借助此技術(shù)可以識(shí)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(yīng)的車牌圖像，從而為后續(xù)操作做好準(zhǔn)備。

　　2、實(shí)現(xiàn)原理

　　基于深度學(xué)習(xí)的車牌識(shí)別技術(shù)，是利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network，CNN)特有的層級(jí)結(jié)構(gòu)提取特征，從而把車牌圖像轉(zhuǎn)換到包含車牌信息的特征空間內(nèi)。在圖像應(yīng)用領(lǐng)域，CNN一般由三種層構(gòu)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(xué)習(xí)的車牌識(shí)別技術(shù)的關(guān)鍵，而且它擁有更強(qiáng)的魅力，因?yàn)樗木矸e核具有共享參數(shù)的特性，從而使空間結(jié)構(gòu)具備良好的共性，并且可以有效降低計(jì)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(jì)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(guān)的信息，從而實(shí)現(xiàn)有效的車牌檢測和識(shí)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(jì)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(shí)別的準(zhǔn)確率。

　　三、基于深度學(xué)習(xí)的車牌識(shí)別應(yīng)用

　　1、智能交通

　　在目前智能交通監(jiān)管中，基于深度學(xué)習(xí)的車牌識(shí)別技術(shù)以實(shí)時(shí)的手段識(shí)別車牌號(hào)，可以根據(jù)這個(gè)特定的車牌號(hào)向相關(guān)部門反映上傳不良行為的駕駛行為，以及實(shí)施違規(guī)罰款，并有助于駕駛安全。

　　2、智能貨運(yùn)配送

　　基于深度學(xué)習(xí)的車牌識(shí)別技術(shù)可以在智能貨運(yùn)配送領(lǐng)域有很多應(yīng)用，例如在路邊的停車位上運(yùn)用車牌識(shí)別技術(shù)，可以實(shí)時(shí)記錄停車的車牌號(hào)，并通過授權(quán)系統(tǒng)自動(dòng)扣費(fèi)，從而提高配送效率，同時(shí)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(xué)習(xí)的車牌識(shí)別技術(shù)也可用于智能安防監(jiān)控，早在20世紀(jì)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(shí)別系統(tǒng)，它可以用來識(shí)別不同的汽車，當(dāng)有被攔截的車輛出現(xiàn)時(shí)，可以及時(shí)發(fā)出警報(bào)，從而防止未經(jīng)授權(quán)的車輛通行。

　　四、結(jié)論

　　基于深度學(xué)習(xí)的車牌識(shí)別技術(shù)是當(dāng)今人工智能技術(shù)發(fā)展的一大進(jìn)步，它利用深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)技術(shù)提取特征，可以實(shí)現(xiàn)圖像識(shí)別，應(yīng)用在智能交通、智能貨運(yùn)配送、安防監(jiān)控等領(lǐng)域，可以有效提高實(shí)用性和便捷性。