深度学习之车牌识别(中国、越南)

前言

这些年深度学习的出现，让光学字符识别（OCR）技术焕发第二春。现在光学字符识别（OCR）基本都用卷积神经网络来做了，而且识别率也是惊人的好，人们也不再需要花大量时间去设计字符特征了。
在光学字符识别（OCR）系统中，人工神经网络主要充当特征提取器和分类器的功能，输入是字符图像，输出是识别结果，一气呵成。当然用深度学习做光学字符识别（OCR）并不是在每个方面都很优秀，因为神经网络的训练需要大量的训练数据，那么如果我们没有办法得到大量训练数据时，这种方法很可能就不奏效了。其次，神经网络的训练需要花费大量的时间，并且需要用到的硬件资源一般都比较多，这几个都是需要考虑的问题。

在一些简单环境下光学字符识别（OCR）的准确度已经比较高了（比如电子文档），但是在一些复杂环境下的字符识别，在当今还没有人敢说自己能做的很好。现在大家都很少会把目光还放在如何对电子文档的文字识别该怎么进一步提高准确率了，因为他们把目光放在更有挑战性的领域。光学字符识别（OCR）传统方法在应对复杂图文场景的文字识别显得力不从心，越来越多人把精力都放在研究如何把文字在复杂场景读出来，并且读得准确作为研究课题，用学界术语来说，就是场景文本识别（文字检测+文字识别）。

车牌识别算法部署应用

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识别率可达到99.0%+,可用于Windows和Linux