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現(xiàn)在談到車牌識(shí)別，繞不開的一個(gè)詞就是“深度學(xué)習(xí)算法”。在產(chǎn)品宣傳上，各大濟(jì)南車牌識(shí)別廠家打出的自己的車牌識(shí)別產(chǎn)品是“真正的深度學(xué)習(xí)”、“超級(jí)人工智能”，“100％識(shí)別率”著實(shí)吸引了大量關(guān)注。

那么，它到底對(duì)車牌識(shí)別準(zhǔn)確率有多大的提升呢？你真的了解深度學(xué)習(xí)嗎？濟(jì)南車牌識(shí)別廠家的產(chǎn)品是否也加持了這項(xiàng)“神功”呢？本文就帶大家掀開“深度學(xué)習(xí)”的神秘面紗。

我們都知道，不同的光照環(huán)境下，對(duì)車牌識(shí)別效果影響巨大。如車牌在明朗的晴天和雨雪天，在人類的生理視覺上都是不一樣的，而從攝像機(jī)拍攝到的圖片來說，晴天的圖片一般都較為清晰，但是強(qiáng)烈的陽光直射會(huì)造成車牌反光的問題，就像注視一面反光的鏡子，難以辨清細(xì)節(jié)；陰雨天則會(huì)導(dǎo)致圖片昏暗模糊；下雪則有可能覆蓋車牌某些關(guān)鍵區(qū)域（如首漢字、數(shù)字或字母）。

車牌本身種類較多，顏色、外形、尺寸大小都不盡相同，拍攝角度、拍攝距離都會(huì)影響到車牌在圖片中呈現(xiàn)的角度（姿態(tài)和外觀）。另外，即使在同一天，陽光光照角度和光線強(qiáng)度的變化也會(huì)影響成像質(zhì)量。

目前，市面上濟(jì)南車牌識(shí)別廠家的車牌識(shí)別產(chǎn)品識(shí)別準(zhǔn)確率可以達(dá)到99.5％以上，長久以來，這個(gè)瓶頸難以打破，一直到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）出現(xiàn)在我們面前。

當(dāng)今時(shí)代，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中可謂是大紅大紫，尤其在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域更是一枝獨(dú)秀。它在目標(biāo)檢測(cè)、跟蹤、行為識(shí)別、圖像分類、分割等圖像領(lǐng)域的應(yīng)用非常廣泛。

相比傳統(tǒng)的識(shí)別算法，以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為框架的深度學(xué)習(xí)技術(shù)有何優(yōu)勢(shì)呢？

傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法一般會(huì)人為設(shè)計(jì)具有一定通用性的“特征提取方法”，這些特征能夠適合某一類的任務(wù)，具有一定的通用性，但由于都是人工設(shè)計(jì)的特征，因此對(duì)于某些共性問題很難得到根本性的解決。如復(fù)雜場(chǎng)景的車牌捕獲不到；車牌切分的魯棒性（算法對(duì)數(shù)據(jù)變化的容忍度）不夠等。所以，特征方法的好壞是問題的關(guān)鍵。（劃重點(diǎn)）

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)，使得人為設(shè)計(jì)特征這一部分工作可以通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)讓機(jī)器自動(dòng)學(xué)習(xí)，不需要人類干預(yù)。我們利用深層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來提取深層、抽象的高層特征，就可以使算法取得更好的性能表現(xiàn)。

人類之所以可以不斷進(jìn)化，從“以花為裙，以葉為裳”的原始人進(jìn)化到衣冠楚楚的現(xiàn)代人，是因?yàn)槿祟惪梢酝ㄟ^自我學(xué)習(xí)，不斷提升認(rèn)知力與理解力。通過基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的深度學(xué)習(xí)算法，使機(jī)器能夠像人類一樣不斷進(jìn)化，通過大量的車牌樣本的訓(xùn)練和經(jīng)驗(yàn)的累計(jì)沉淀，變得越來越聰明，即使在看不太清楚車牌的情況下，也能準(zhǔn)確識(shí)別出車牌。

相比傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的車牌檢測(cè)與識(shí)別技術(shù)在復(fù)雜場(chǎng)景下的識(shí)別優(yōu)勢(shì)非常明顯，對(duì)低光照、模糊、大角度等車牌的檢測(cè)效果更好，可以大幅降低誤識(shí)別情況的發(fā)生，在車牌矯正、車牌類型識(shí)別等方面突破了傳統(tǒng)算法的技術(shù)瓶頸。