車牌識別系統（Vehicle License Plate Recognition，VLPR） 是計算機影片影象識別技術在車輛牌照識別中的一種應用，能夠將運動中的車輛牌照資訊（含漢字字元、英文字母、阿拉伯數字及號牌顏色）從複雜背景中提取並識別出來，透過車牌提取、影象預處理、特徵提取、車牌字元識別等技術，識別車輛牌號、顏色等資訊，目前最新的技術水平為字母和數字的識別率均可達到99%以上。
車牌識別是現代智慧交通系統中的重要組成部分之一，應用十分廣泛。它以數字影象處理、模式識別、計算機視覺等技術為基礎，對攝像機所拍攝的車輛影象或者影片序列進行分析，得到每一輛汽車唯一的車牌號碼，從而完成識別過程。
當前，車牌識別技術已經廣泛應用於停車管理、稱重系統、靜態交通車輛管理、公路治超、公路稽查、車輛排程、車輛檢測等各種場合，對於維護交通安全和城市治安，防止交通堵塞，實現交通自動化管理有著現實的意義。
雖然車牌識別技術這些年取得了飛速的進步，但還未達到普適化通用的程度，要讓車牌識別一體機發揮最大的作用，各個應用場景的產品還是使用專用的車牌識別相機效果較好。比如高速公路的放在停車場就明顯不太適應，停車場的用在加油站、工地等場景也表現差強人意。
現如今車牌識別技術在應用方面已開始由交通領域走向了非交通領域，比如4S店、汽修店、汽車美容店、加油站、地磅、充電樁、工地等領域，這些複雜場景的識別特點、需要整合的應用功能與交通場景存在極大的不同，所以現有的許多適用於動態交通或者靜態交通的車牌識別產品，在這些更加細分的複雜場景中使用存在諸多痛點。
隨著車牌識別技術應用場景逐漸細分，智慧停車場、智慧車服、智慧工地、智慧加油站等各大落地場景都對車牌識別技術有各自的場景特定需求，智慧車牌識別相機也在不斷髮展以適應市場變化。
車輛識別技術將逐漸成熟和普及， 同時結合不同場景下的其它關聯業務的智慧識別需求，讓車牌識別一體機實現更高的智慧化；如交通上的違章識別、加油站的車輛油槍繫結識別、充電樁的佔位識別、貨車管理的是否符合環保要求識別等等。
除了車輛身份識別，車輛行為識別也將成為未來車牌識別一體機發展的重要方向。比如車輛跟蹤，車輛是否規範停車、車輛行駛是否符合交通規則等。
不同場景帶來的不同需求，註定了產品的分化，意味著不會有一款產品一統天下。
造成這一局面有三個基礎現實——
一是深度學習演算法需要大量資料訓練，資料越多，演算法效果就越好，場景下的資料只能訓練出場景下專用的演算法，誰掌握的場景資料多，誰的演算法在相應場景下就越強，這導致了特定場景的產品打入其它場景很難，當然別人搶它的地盤也很難。
二是不同場景的應用需求是不一樣的，因為成本和效率的需要，很多應用功能會整合到攝像機上面，所以不同場景的攝像機會整合不一樣的應用功能，要實現這一點，就必須深耕行業，也就把廠商繫結在場景裡面。
三是除車牌識別演算法以外，不同的場景會有不同的其它識別需求，比如加油站需要識別油槍號、充電樁需要識別是否是新能源車、工地需要識別車輛是否符合環保要求。
對此，深睛車牌識別率先做出了應對方案，旨在幫助車牌識別一體機更好地落地到複雜場景中，滿足場景特定功能需求，助力各行業資料化管理、智慧化管理、視覺化管理進一步升級。
目前深睛車牌識別已在4S店、汽修店、加油站、地磅、智慧充電樁、智慧工地等複雜場景取得了成效，複雜場景專用車牌識別一體機更好地滿足場景需求，讓客戶需求精準落地。
相信隨著未來非交通領域的應用會帶來新一輪的高速增長，車牌識別技術落地場景將會不斷細分，個性化、定製化產品將會越來越多。
