車(chē)輛號(hào)碼識(shí)別已經(jīng)取得了廣泛的應(yīng)用，如電子警察、公安卡口、高速公路測(cè)速與收費(fèi)、停車(chē)場(chǎng)管理、天網(wǎng)監(jiān)控、專(zhuān)車(chē)專(zhuān)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(chē)牌識(shí)別功能。停車(chē)場(chǎng)自2012年始在中國(guó)也進(jìn)入了廣泛應(yīng)用階段，截止2013年底預(yù)估已達(dá)到10%的覆蓋率，天網(wǎng)監(jiān)控和專(zhuān)車(chē)專(zhuān)停的應(yīng)用才剛剛起步。
車(chē)牌號(hào)碼識(shí)別的大致原理如下：分為圖像采集、車(chē)牌定位、字符分割、字符識(shí)別四大模塊，再用軟件編程來(lái)實(shí)現(xiàn)每一個(gè)部分，后識(shí)別出牌照，輸出車(chē)牌號(hào)碼等相關(guān)信息。

該方法包括圖像平滑處理、邊緣檢測(cè)、車(chē)牌定位、車(chē)牌分割和使用改進(jìn)后的ResNet網(wǎng)絡(luò)對(duì)有遮擋車(chē)牌樣本庫(kù)進(jìn)行訓(xùn)練和識(shí)別等步驟。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，使用有遮擋車(chē)牌樣本庫(kù)訓(xùn)練的改進(jìn)后的ResNet網(wǎng)絡(luò)模型具有更好的識(shí)別準(zhǔn)確率和魯棒性。

隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)已經(jīng)成為了圖像處理領(lǐng)域中的一項(xiàng)重要技術(shù)。特別是在道路交通管理工作中，車(chē)牌識(shí)別一直是一個(gè)重要的挑戰(zhàn)。使用基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)可以有效地提高車(chē)牌識(shí)別的準(zhǔn)確性和效率，對(duì)于推動(dòng)我國(guó)道路交通的健康發(fā)展具有重要意義。