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每個國家的車牌都有自己的歷史和特點。例如不同國家車牌的大小、字符組成等就不一樣。我國車牌的樣式與含義自然不用過多介紹了。小型客車都采用兩段式布局，前半部分是所在省市的簡稱漢字與字母的組合，后半部分則是由5位數字與字母的隨機組合（部分地區支持個性化號牌，可以按照指定的規律來自定義后5位數字及字母）。此外，小型客車的車牌都采用的藍底白字的色彩搭配，在管理上是整齊劃一步調一致。

說完國內，咱們再來說說國外車牌。經常看國外大片的朋友應該曉得，外國車牌的樣式可謂五花八門，在寬度、顏色、大小、字符的組合上將各自的特點展現得淋漓盡致。例如日本車牌就含有平假名，德國車牌含有歐盟標志、注冊地區等......正是因為這系列問題，使得國外車牌在識別過程中需要更高的車牌識別技術。

我們自主研發了基于深度學習的車牌識別技術，具有識別速度快、準確率高等特點。特別是針對視頻無牌車檢測、非機動車和行人過濾、特殊車牌識別、大角度車牌識別、新能源車牌識別等應用場景，均有非常卓越的表現，得到了國內外合作伙伴及客戶的信賴。同樣，國外其他的車牌識別也不在話下。

車牌識別工作原理

1、車牌定位與字符分割；

【車牌定位】從輸入或者采集的原始圖像中確定出車牌區域。

【字符分割】將確定的車牌區域分割成獨立的字符塊。

由于每個地區或國家車牌的長寬度、顏色、字符組成都不一樣，因此針對不同的地區或者國家，采用不同的車牌定位與字符分割算法。

2、字符識別

字符識別是對分割的字符塊進行識別，輸出識別的字符。卷積神經網絡處理二維圖像具有獨特的優越性，通過局部感受野和權值共享將特征提前去融入到網絡結構中。

在卷積神經網絡中，局部感知區域被當作層次結構中的底層的輸入數據，信息通過前向傳播經過網絡中的各個層，在每一層中都由過濾器構成，以便能夠獲得觀測數據的一些顯著特征。因為局部感知區域能夠獲得一些基礎的特征，比如圖像中的邊界和角落等，因此卷積神經網絡對位移、拉伸和旋轉具有魯棒性。卷積神經網絡中層次之間的緊密聯系和空間信息使得其特別適用于圖像的處理和理解，并且能夠自動的從圖像中抽取出豐富的相關特性。下圖給出了卷積神經網絡識別輸入圖像的過程圖。

與一般神經網絡相比，卷積神經網絡在圖像處理方面具有如下優點：

（1）輸入圖像和網絡的拓撲結構能很好的吻合；

（2）特征提取和模式分類同時進行；

（3）權值共享可以減少網絡的訓練參數，使神經網絡結構變得更簡單，適應性更強。