纵观现在的车牌辨认商场，硬件在逐步同质化，算法的好坏成为各大厂家竞赛的核心。现在，根据深度学习的车牌辨认系统逐步成为职业发展趋势。那么深度学习算法详细是指什么呢，这种算法又有何优势呢？下面让笔者逐个为您解析。
在了解深度学习之前，咱们先来说说现在车牌辨认的核心问题和首要困难：
不同光照条件对辨认效果影响很大。比方气候状况不同，车牌在晴天和阴雨、下雪气候视觉上是不一样的，晴天车牌图片一般都较为明晰，可是激烈光照会带来部分反光过强的问题，阴雨气候图片暗淡模糊，下雪则有可能掩盖车牌的某些区域；别的即便在同一天因为阳光色彩的改变也会影响成像质量。车牌自身品种较多，形状、色彩、尺度等都各有不同，并且，拍照点的间隔不同、拍照角度不同都会影响到最终车牌在图片中的出现姿势和外观。
这些都是影响车牌辨认效果的直接要素，那么深度学习算法在车牌辨认系统中的应用真能得到改善吗？众所周知，机器学习的首要问题就是让计算机模仿人类大脑作业，为此研制人员构建出人工神经网络模型，算法在供给初始条件后自主从数据学习新知识，不断增强自身的学习和理解才能。深度学习的提出给神经网络的学习才能带来了腾跃。
深度学习就是利用一些办法去构建一个含有多层躲藏层的人工神经网络，网络的每一层都对应着原始数据不同层次的数学笼统，然后到达用特征向量描绘图画的意图。这里首先要清晰两个概念：有监督学习和无监督学习。
所谓有监督学习，是指给定了练习样本数据（data）的一起也已知样本通过学习后的方针值，一般这些方针值是由人工符号或给出的真值（GroundTruth），也称为样本标签（label）。常见的有监督学习方法有：回归和分类。回归就是要对数据及其标签进行拟合；另一种方法是进行分类，对给定标签的数据练习分类器，练习分类器是优化在练习数据上分类的正确率的进程。无监督的学习进程不需求人工标示数据的标签，只需求估量数据的散布特性或许将数据聚成特定数意图几类。大都深度学习用到的算法都是归于无监督的。
深度学习有多种学习结构，首要分为三类：
第一种是生成型的深度结构，其代表有深度相信网络（DBN）：它由一系列限制型玻尔兹曼机组成，首要能处理多层神经网络在学习的进程中标签数据需求量大、收敛速度慢和陷入部分极值等问题。因为其学习的是观测数据和标签的联合概率，所以对先验概率和后验概率都可以进行估量。
第二种是区别型模型，卷积神经网络就是其代表，其结构不同于第一类模型，只能对后验概率进行估量，适合应用在辨认和分类问题中。
第三种是混合型结构，它是将上述两种结构用适宜的方法组合起来。生成型结构用于分类问题的时分，可以在后面运用区别型的结构进行参数优化。
由此可见，不同于传统方针辨认需求依靠研制人员花费许多时刻和精力规划特征，深度学习的办法通过前向和后向传达优化深度神经网络参数，自主学习到适宜的图画描绘子。深度神经网络结构许多，其间卷积神经网络适用于做区别性问题，因而可以应用在方针检测和辨认等计算机视觉问题中，车牌辨认就是其间很好的应用，那么前文中说到的各种辨认问题就不难处理了。
不光针对车牌，深度学习算法关于车型辨认也能起到关键性效果。据悉停车场车牌辨认职业的引领者火眼臻睛正在研制根据深度学习的智能相机，一经推出又将掀起停车场出入口操控范畴的严重革新。
