车牌识别是人工智能技术发展的重要组成部分，已经应用于多个领域，像智能交通监管中的车牌识别、智能货运配送中的车牌识别等等，旨在为各种相关服务提供支持和帮助，以提升便捷度。本文将从理论上和应用实践出发，比较全面的介绍基于深度学习的车牌识别技术。

　　一、基于深度学习的车牌识别技术

　　1、概述

　　基于深度学习的车牌识别技术是一种基于深度学习的计算机视觉技术，可以通过它识别出特定图像中的特定目标。例如，借助此技术可以识别出一张照片中的车牌信息，也可以从图像库中检索出对应的车牌图像，从而为后续操作做好准备。

　　2、实现原理

　　基于深度学习的车牌识别技术，是利用卷积神经网络(Convolutional Neural Network，CNN)特有的层级结构提取特征，从而把车牌图像转换到包含车牌信息的特征空间内。在图像应用领域，CNN一般由三种层构成：卷积层、激活函数层和池化(Pooling)层。

　　卷积层的主要功能是提取图像的特征，因此是基于深度学习的车牌识别技术的关键，而且它拥有更强的魅力，因为它的卷积核具有共享参数的特性，从而使空间结构具备良好的共性，并且可以有效降低计算量。

　　激活函数层的功能是把特征抽取出来的特征图，经过非线性处理，在激活函数中计算出车牌图像的精确边缘信息，以及特征中是否包含有车牌或其他相关的信息，从而实现有效的车牌检测和识别。

　　池化层的作用是把特征抽取出来以后，重新组织这些图像特征，以减少计算量，又可以保证一定的特征信息，并且具备良好的稳定性和鲁棒性，可以有效提高车牌识别的准确率。

　　三、基于深度学习的车牌识别应用

　　1、智能交通

　　在目前智能交通监管中，基于深度学习的车牌识别技术以实时的手段识别车牌号，可以根据这个特定的车牌号向相关部门反映上传不良行为的驾驶行为，以及实施违规罚款，并有助于驾驶安全。

　　2、智能货运配送

　　基于深度学习的车牌识别技术可以在智能货运配送领域有很多应用，例如在路边的停车位上运用车牌识别技术，可以实时记录停车的车牌号，并通过授权系统自动扣费，从而提高配送效率，同时也可以防止一些不法违章的情况发生。

　　3、安防监控

　　基于深度学习的车牌识别技术也可用于智能安防监控，早在20世纪90年代，就有志愿者在柏林墙建立开发一种叫做CARIS的车牌识别系统，它可以用来识别不同的汽车，当有被拦截的车辆出现时，可以及时发出警报，从而防止未经授权的车辆通行。

　　四、结论

　　基于深度学习的车牌识别技术是当今人工智能技术发展的一大进步，它利用深度学习卷积神经网络(CNN)技术提取特征，可以实现图像识别，应用在智能交通、智能货运配送、安防监控等领域，可以有效提高实用性和便捷性。