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車牌識別按照運行環(huán)境可以簡單分為PC端和頭端(嵌入式)。目前國內(nèi)車牌識別系統(tǒng)在PC端已有一些廠家使用深度學習方法，而頭端都還是采用傳統(tǒng)方法。

　　隨著深度學習專用芯片的研發(fā)，明年應該就會有深度學習方法應用在頭端的產(chǎn)品發(fā)布。由于國內(nèi)外車牌規(guī)則較多，傳統(tǒng)方法局限性比較大，很難通用。

　　對于特殊場景，比如低照度、透視變換、低質(zhì)模糊等，車牌識別率仍然有待提升。

　　而無論是傳統(tǒng)方法還是深度學習方法，有些共同的模塊技術(shù)仍有提高的空間和研究的價值，比如運動區(qū)域檢測，車牌定位，透視變換校正，多幀融合輸出等。而對于傳統(tǒng)方法，字符分割和字符識別仍有可提高空間。