基于深度學(xué)習(xí)的車牌識別算法已經(jīng)取得了顯著的進(jìn)展，能夠提高識別準(zhǔn)確性和魯棒性。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展，我們可以預(yù)見到更加和可靠的車牌識別系統(tǒng)的出現(xiàn)。

減少使用維護(hù)成本：采用車牌識別系統(tǒng)道閘一體機方式，可以顯著降低營運成本，節(jié)約人力資源支出。每年節(jié)省的發(fā)卡員費用將十分可觀，還避免了大量不可預(yù)測的安全隱患。同時還有效提高服務(wù)質(zhì)量，減輕管理工作量。

**基于深度學(xué)習(xí)的階段（2010年至今）**：
- 近年來，深度學(xué)習(xí)技術(shù)的興起為車牌識別帶來了新的突破。研究者開始嘗試將深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入車牌識別領(lǐng)域。這些方法主要采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）等深度學(xué)習(xí)模型對車牌圖像進(jìn)行特征提取和分類，并取得了較好的識別效果。同時，這些方法還可以通過訓(xùn)練生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）等技術(shù)進(jìn)行車牌生成、偽造檢測等任務(wù)，具有更強的應(yīng)用潛力。