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大連車牌識別按照運行環境可以簡單分為PC端和頭端（嵌入式）。目前國內車牌識別系統在PC端已有一些廠家使用深度學習方法，而頭端都還是采用傳統方法。
大連車牌識別系統通過云平臺，在計算量不變的情況下可以把對圖像的處理計算量分布到更多的服務器上來進行處理，而終端只需要完成圖像的采集即可，大大節省識別所耗用的時間。同時，基于云計算技術的車牌識別系統還具有數據共享、跨平臺、可擴展、低成本的優點，為云停車場的數據整合提供了堅實的技術支持。
隨著深度學習專用芯片的研發，明年應該就會有深度學習方法應用在頭端的產品發布。由于國內外車牌規則較多，傳統方法局限性比較大，很難通用。
對于特殊場景，比如低照度、透視變換、低質模糊等，大連車牌識別率仍然有待提升。而無論是傳統方法還是深度學習方法，有些共同的模塊技術仍有提高的空間和研究的價值，比如運動區域檢測，車牌定位，透視變換校正，多幀融合輸出等。而對于傳統方法，字符分割和字符識別仍有可提高空間。
