在計算機信息處理系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)的采集是信息系統(tǒng)的基礎(chǔ)，這些數(shù)據(jù)通過數(shù)據(jù)系統(tǒng)的分析和過濾，終成為影響我們決策的信息。
在信息系統(tǒng)早期，相當部分數(shù)據(jù)的處理都是通過人工手工錄入，這樣，不僅數(shù)據(jù)量十分龐大，勞動強度大，而且數(shù)據(jù)誤碼率較高，也失去了實時的意義。為了解決這些問題，人們就研究和發(fā)展了各種各樣的自動識別技術(shù)，將人們從繁沉的重復(fù)的但又十分不的手工勞動中解放出來，提高了系統(tǒng)信息的實時性和準確性，從而為生產(chǎn)的實時調(diào)整，財務(wù)的及時總結(jié)以及決策的正確制定提供正確的參考依據(jù)。

訓(xùn)練模塊主要包括數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊和模型訓(xùn)練模塊。數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，對車牌圖片進行預(yù)處理，如去噪、增強對比度等；模型訓(xùn)練模塊采用DNN模型，對預(yù)處理后的圖片進行訓(xùn)練，輸出訓(xùn)練模型。

識別模塊主要包括圖片預(yù)處理模塊和模型識別模塊。圖片預(yù)處理模塊根據(jù)待識別的車牌圖片，對其進行預(yù)處理，如去噪、增強對比度等；模型識別模塊采用訓(xùn)練好的DNN模型，將預(yù)處理后的圖片輸入模型，輸出識別結(jié)果。

車牌識別系統(tǒng)基于深度學習的車牌識別系統(tǒng)，可以用于車輛的出入場記錄，通過對車輛的車牌號進行識別，可以實現(xiàn)快速準確的記錄車輛出入場的功能。