车牌识别技术是目前智能交通中重要的环节之一，通过车牌提取，图像预处理，特征提取等一系列技术，从而正确识别车牌号。但是由于硬件以及其他因素影响，导致车牌识别的正确识别率只能达到95%左右，这也让无人值守，无感支付遇到了极大的阻力。

在传统的图像识别处理中，很多图像特征都是人为设定的，这就不免在实际应用中让各种车类的特征提取遇到些许不便。但是相信通过未来人工智能技术和深度学习技术的发展，车牌的正确识别率会有较大的提升。

此外，人工智能在车辆颜色，车辆厂家识别，车辆检索上都有较好的应用。

车牌颜色识别

在车牌颜色识别上，较大程度上克服了由于光照条件下的变化，相机硬件误差所带来的不稳定因素，让.终的颜色识别率达到了85%。

车辆厂家标志识别

在车辆厂家标志识别上，用传统的检测特征技术很容易出现误判，但采用大数据技术分析后，人为去掉车标特征的不利情况将随之消失，正确识别率将提升到93%以上。

车辆检索

在车辆检索上，车辆的图片在不同场景中会出现曝光不足的问题，但是通过深度学习可以让特征更加方便的进行提取，结果更为**。

车牌识别

基于单纯的进行车牌识别基础上，车辆的车灯，车窗，格栅也是车辆的重要特征，对车辆的这些特征也能进行进一步的引入识别，可以提升车辆识别的准确率，对抗干扰和遮挡问题的适应性也会更强。

目前我国很多城市的车辆卡口系统都在原有的基础系统上增加了车辆识别功能，利用深度学习技术，在车牌样本足够多的基础上，可以在短时间内大幅度提升车牌识别的准确性。

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