随着我国国民经济的迅速发展和人们生活水平的普遍提高，我国汽车数量迅速增加，道路交通变得越来越拥挤。虽然国家对交通的投入越来越大，修建的道路以及相关的设施也越来越多，车辆和道路的管理却比较落后，管理的效率较低。智能车牌识别系统是智能交通系统的一个重要组成部分，主要用于解决交通中采用人工管理效率低下所导致的交通越来越拥挤的问题。车牌自动识别系统主要通过人工智能技术得到汽车车牌信息，根据得到的汽车车牌信息进而对车辆进行相关处理操作，实现智能交通系统的管理可以提高交通管理的效率，同时也能够减轻人工管理的工作量，因此汽车车牌智能识别系统在各个国家以及各种交通设施中获得了非常广泛的应用，它在交通管理中有着多种实际应用，小区车牌识别系统，主要有大型停车场收费的管理，飞机场等大型安全设施周围的车辆安全管理，高速公路使用中不需要停车就可以实现自动交费和限速路段稽查过速车辆的管理，以及对丢失车辆和肇事车辆的追查，专业车牌识别厂家，城市红绿灯路口的24小时监控等等。对交通设施和大型安全设施进行行之有效的管理，越来越成为我们交通管理的部门所关注的焦点。所以汽车牌照的识别问题已成为现代交通工程领域中研究的重点和热点问题之一。
车牌识别按照运行环境可以简单分为pc端和头端（嵌入式）。目前国内车牌识别系统在pc端已有一些厂家使用深度学习方法，而头端都还是采用传统方法。随着深度学习专用芯片的研发，明年应该就会有深度学习方法应用在头端的产品发布。由于国内外车牌规则较多，传统方法局限性比较大，很难通用。
对于特殊场景，比如低照度、低质模糊等，车牌识别率仍然有待提升。而无论是传统方法还是深度学习方法，有些共同的模块技术仍有提高的空间和研究的价值，比如运动区域检测，车牌定位，多帧融合输出等。而对于传统方法，字符分割和字符识别仍有可提高空间。
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