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车牌识别技术在目前的交通领域中应用尤为广泛，如高速公路车辆管理中的电子收费系统中、停车场管理中的车辆身份识别、违规行驶电子警察、道路交通监控卡口等方面。从这些实际应用中可以看到车牌识别技术渗透在整个城市道路交通的管理中，在一定程度上影响着社会和经济的发展，推动着我国迈向智能化时代的进程。
在如今广泛应用中的车牌识别系统大多采用的是传统的识别技术进行设计和研发的，这些识别技术对于车牌检测和车牌字符识别的操作很大程度上依赖于车牌图像的拍摄质量，而当车牌图像质量受到外界环境的影响时（比如拍摄照片中车牌倾斜、光照条件较差等），便出现车牌检测和识别结果准确率低的情况。随着深度学习技术的蓬勃发展，车牌识别技术可以结合在图像领域表现优异的相关技术将其运用在图像识别操作方面，可以有效的减少识别操作中的复杂性，提高车牌检测和字符识别的效果，推动着车牌识别技术的进一步优化。
苏州贝鸿主要结合深度学习技术，采用经过训练调优的车牌检测网络模型和车牌字符识别网络模型来实现车牌识别系统中的两大功能：即车牌区域的检测和字符识别功能，系统能够在多种复杂场景下拍摄的图片中准确的检测出车牌区域，并且在该区域中精确识别车牌颜色和车牌字符。
车牌识别功能强大·识别率高
采用基于深度学习车牌识别算法，识别速度快，识别区域更宽，综合车牌识别率≥99.7%，支持全车牌、异常车牌、雨雪恶劣天气环境下的车牌识别。
车牌识别种类全
国标GA36-2018所涵盖的四轮机动车号牌均可识别，除此之外新军车车牌、新武警车牌、民航车牌、应急救援车牌也可以识别。
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