随着城市化进程的加快，车辆进出管理成为现代智能交通系统的重要组成部分，车牌进出车辆识别技术作为一种高效、准确的车辆管理手段，在停车场、高速公路收费站、交通监控等领域具有广泛的应用前景，本文针对车牌进出车辆识别问题，提出了一种基于深度学习的识别方法，并通过实验验证了该方法的有效性。

关键词： 车牌识别；深度学习；车辆管理；智能交通

1. 引言

车牌识别技术作为智能交通系统的重要组成部分，通过对车辆牌照进行自动识别，实现车辆信息的快速采集、存储、查询和统计分析，近年来，随着深度学习技术的快速发展，车牌识别技术取得了显著进展，本文旨在探讨基于深度学习的车牌进出车辆识别技术，为智能交通系统的建设和应用提供理论支持。

2. 相关工作

2、1 车牌识别技术发展历程

车牌识别技术经历了从传统图像处理到基于深度学习的识别技术的发展历程，早期，车牌识别主要依靠图像处理技术，如边缘检测、特征提取、模板匹配等，随着深度学习技术的兴起，基于卷积神经网络（CNN）的车牌识别方法逐渐成为主流。

2、2 深度学习在车牌识别中的应用

深度学习在车牌识别中的应用主要体现在以下几个方面：

（1）车牌定位：通过CNN等深度学习模型，实现对车牌区域的定位。

（2）字符分割：将定位后的车牌图像进行字符分割，为后续的字符识别提供基础。

（3）字符识别：利用深度学习模型对分割后的字符进行识别，实现车牌号码的自动识别。

3. 基于深度学习的车牌进出车辆识别方法

3、1 车牌定位

本文采用基于深度学习的车牌定位方法，利用卷积神经网络（CNN）提取车牌区域的特征，实现车牌的准确定位，具体步骤如下：

（1）输入：输入原始车辆图像。

（2）预处理：对图像进行灰度化、二值化等预处理操作。

（3）特征提取：利用CNN提取车牌区域的特征。

（4）车牌定位：根据特征图，通过阈值分割等方法实现车牌定位。

3、2 字符分割

字符分割是车牌识别的关键步骤，本文采用基于深度学习的字符分割方法，利用卷积神经网络（CNN）对定位后的车牌图像进行字符分割，具体步骤如下：

（1）输入：输入定位后的车牌图像。

（2）预处理：对图像进行灰度化、二值化等预处理操作。

（3）特征提取：利用CNN提取字符区域的特征。

（4）字符分割：根据特征图，通过阈值分割等方法实现字符分割。

3、3 字符识别

字符识别是车牌识别的最终目标，本文采用基于深度学习的字符识别方法，利用卷积神经网络（CNN）对分割后的字符进行识别，具体步骤如下：

（1）输入：输入分割后的字符图像。

（2）预处理：对图像进行灰度化、二值化等预处理操作。

（3）特征提取：利用CNN提取字符区域的特征。

（4）字符识别：根据特征图，通过阈值分割等方法实现字符识别。

4. 实验结果与分析

4、1 数据集

本文采用公开数据集进行实验，数据集包含不同光照、角度、天气条件下的车牌图像。

4、2 实验结果

通过实验，验证了本文提出的基于深度学习的车牌进出车辆识别方法的有效性，实验结果表明，该方法在车牌定位、字符分割和字符识别等方面均取得了较好的识别效果。

4、3 分析

本文提出的基于深度学习的车牌进出车辆识别方法具有以下优点：

（1）识别率高：该方法在车牌定位、字符分割和字符识别等方面均取得了较高的识别率。

（2）鲁棒性强：该方法对光照、角度、天气等条件具有较好的鲁棒性。

（3）实时性好：该方法具有较高的计算速度，满足实时性要求。

5. 结论

本文针对车牌进出车辆识别问题，提出了一种基于深度学习的识别方法，实验结果表明，该方法在车牌定位、字符分割和字符识别等方面均取得了较好的识别效果，可进一步优化该方法，提高识别率和鲁棒性，为智能交通系统的建设和应用提供技术支持。

参考文献：

[1] 李某某，张某某，王某某. 基于深度学习的车牌识别技术研究[J]. 计算机应用与软件，2018，35（6）：1-5.

[2] 王某某，李某某，张某某. 基于深度学习的车牌定位与字符分割方法研究[J]. 计算机工程与科学，2019，41（1）：1-5.

[3] 张某某，李某某，王某某. 基于深度学习的车牌字符识别方法研究[J]. 计算机应用与软件，2019，36（2）：1-5.