車牌識(shí)別系統(tǒng)的監(jiān)控監(jiān)測(cè)：車牌識(shí)別系統(tǒng)對(duì)于納入“黑名單”的車輛，例如:被通緝或掛失的車輛、欠交費(fèi)車輛、未年檢車輛、肇事逃逸及違章車輛等，只需將其車牌號(hào)碼輸入到應(yīng)用系統(tǒng)中，車牌識(shí)別設(shè)備安裝于的路口、卡口或由執(zhí)法人員隨時(shí)攜帶按需要放置，系統(tǒng)將識(shí)讀所有通過(guò)車輛的牌照號(hào)碼并與系統(tǒng)中的“黑名單”比對(duì)，一旦發(fā)現(xiàn)車輛立刻發(fā)出報(bào)警信息。系統(tǒng)可以全天不間斷工作、不會(huì)疲勞、錯(cuò)誤率極低，應(yīng)用這種系統(tǒng)將地提高執(zhí)法效率。

車牌識(shí)別系統(tǒng)繳費(fèi)快速多樣化：除出口收費(fèi)外，系統(tǒng)還提供多種自助繳費(fèi)終端、收費(fèi)、商家代繳、手持終端收費(fèi)等多種繳費(fèi)方式，進(jìn)一步方便車主，提高出口通行效率。

**基于深度學(xué)習(xí)的階段（2010年至今）**：
- 近年來(lái)，深度學(xué)習(xí)技術(shù)的興起為車牌識(shí)別帶來(lái)了新的突破。研究者開(kāi)始嘗試將深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入車牌識(shí)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(duì)車牌圖像進(jìn)行特征提取和分類，并取得了較好的識(shí)別效果。同時(shí)，這些方法還可以通過(guò)訓(xùn)練生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）等技術(shù)進(jìn)行車牌生成、偽造檢測(cè)等任務(wù)，具有更強(qiáng)的應(yīng)用潛力。

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