近年来，随着社会经济的发展，机动车数量的迅速增长，公路运输变得越来越繁忙。交通管理现状和需求的矛盾进一步加剧，与交通相关的和治安案件也逐年上升。在此情况下，如何利用的科技手段，增强管理部门对城市内的机动车和驾驶人的查控力度，为打击各类行为提供科技手段，是交通管理部门急需解决的问题。车辆号牌是车辆的明之一，它的特殊性与重要性决定车牌识别系统成为交通治安
识别车牌厂家
近年来，随着社会经济的发展，机动车数量的迅速增长，公路运输变得越来越繁忙。交通管理现状和需求的矛盾进一步加剧，与交通相关的和治安案件也逐年上升。在此情况下，如何利用的科技手段，增强管理部门对城市内的机动车和驾驶人的查控力度，为打击各类行为提供科技手段，是交通管理部门急需解决的问题。车辆号牌是车辆的明之一，它的特殊性与重要性决定车牌识别系统成为交通治安卡口系统及智慧城市系统中不可或缺的重要组成部分。
卡口系统通过架设在路段上的信息采集设备，实时采集、识别、记录通过该监控断面的所有目标(包括机动车，非机动车和行人)的特征数据，其中机动车车牌信息是的数据之一。卡口系统通过车牌识别技术能够有效的记录车辆在各个卡口路段的行径记录，通过大数据分析可以提前预判出车辆的前进方向，针对特定车辆可以提前布防和跟踪抓捕。临沂大禾信息技术研发的车牌识别SDK，在智能交通系统、出入口管理系统、图帧系统、移动系统等多种行业都已实现成功运用。
触发识别方式：
硬识别系统：地感和视频触发可选，不需增加检测设备，无需破坏地面或增加工程，24小时采集图像。
软识别系统：地感、红外等外设车辆检测设备触发；需要一定的工程量。
硬识别系统：采用智能模糊点阵识别算法，准确率更高，识别率大于99.70%。很少需要人工干预。
软识别系统：OCR/字型拓扑结构识别算法，会频繁出现误识别情况，准确率90%。需要人工不断输入纠正后的号牌。
纵观如今的车牌识别市场，硬件在逐步同质化，算法的优劣成为各大厂家竞争的核心。目前，基于深度学习的车牌识别系统逐渐成为行业发展趋势。那么深度学习算法具体是指什么呢，这种算法又有何优势呢下面让笔者一一为您解析。
不同光照条件对识别效果影响很大。比如天气状况不同，车牌在晴天和阴雨、下雪天气视觉上是不一样的，晴天车牌图片一般都较为清晰，但是强烈光照会带来局部反光过强的问题，阴雨天气图片昏暗模糊，下雪则有可能覆盖车牌的某些区域;另外即使在同由于阳光颜色的变化也会影响成像质量。车牌本身种类较多，形状、颜色、尺寸等都各有不同，而且，拍摄点的距离不同、拍摄角度不同都会影响到终车牌在图片中的呈现姿态和外观。
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