應(yīng)用場景

車牌識(shí)別技術(shù)在多個(gè)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，包括但不限于電子警察、公安卡口、高速公路測(cè)速與收費(fèi)、停車場管理、天網(wǎng)監(jiān)控以及專車專停管理等。特別是在電子警察和公安卡口以及高速公路等領(lǐng)域，基本都已具備了車牌識(shí)別功能。此外，車牌識(shí)別技術(shù)也被應(yīng)用于商業(yè)管理、汽修服務(wù)等領(lǐng)域。

行業(yè)現(xiàn)狀與發(fā)展

車牌識(shí)別行業(yè)已具備一定的市場規(guī)模，并且處于不斷發(fā)展中。目前，行業(yè)的潛在市場覆蓋率大約為30%-40%，其中公路卡口的應(yīng)用比例高。然而，車牌識(shí)別技術(shù)的發(fā)展仍面臨一些挑戰(zhàn)，如識(shí)別率的提升等。當(dāng)前普遍對(duì)外宣稱的識(shí)別率是95%，但實(shí)際應(yīng)用中可能難以達(dá)到這一標(biāo)準(zhǔn)。因此，識(shí)別率的改進(jìn)是車牌識(shí)別技術(shù)發(fā)展的主要方向。

**基于深度學(xué)習(xí)的階段（2010年至今）**：
- 近年來，深度學(xué)習(xí)技術(shù)的興起為車牌識(shí)別帶來了新的突破。研究者開始嘗試將深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入車牌識(shí)別領(lǐng)域。這些方法主要采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）等深度學(xué)習(xí)模型對(duì)車牌圖像進(jìn)行特征提取和分類，并取得了較好的識(shí)別效果。同時(shí)，這些方法還可以通過訓(xùn)練生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）等技術(shù)進(jìn)行車牌生成、偽造檢測(cè)等任務(wù)，具有更強(qiáng)的應(yīng)用潛力。

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