常見的車輛號(hào)牌識(shí)別技術(shù)類型主要有基于模式的分類（地感線圈、視頻、視頻+地感）、基于算法的分類（傳統(tǒng)算法、深度學(xué)習(xí)算法）以及基于應(yīng)用端的分類（私有云端、PC 端、移動(dòng)端）這幾種。不同分類下的技術(shù)各有特點(diǎn)，基于模式的分類涉及不同觸發(fā)和識(shí)別方式；基于算法的分類，傳統(tǒng)算法受多種因素制約，深度學(xué)習(xí)算法精度和穩(wěn)定性更高；基于應(yīng)用端的分類，則在部署、識(shí)別效率等方面各有優(yōu)勢(shì)，滿足不同場(chǎng)景需求 。

基于模式的分類中，地感線圈識(shí)別模式通過地感線圈觸發(fā)抓拍車牌，觸發(fā)率高且能記錄無牌車圖像，只是安裝地感工作量大。視頻識(shí)別模式無需地感線圈，施工量小，可自動(dòng)識(shí)別車牌，但無法輸出無牌車圖像且易漏車。視頻 + 地感識(shí)別模式結(jié)合兩者優(yōu)勢(shì)，視頻識(shí)別、地感觸發(fā)上傳，識(shí)別速度快、準(zhǔn)確率高，應(yīng)用靈活。

基于算法的分類里，傳統(tǒng)車牌識(shí)別算法中的模板匹配方法，是將車牌圖像與模板比對(duì)來識(shí)別，不過光照、角度等因素會(huì)影響其精度和魯棒性。特征提取方法通過提取車牌顏色等特征來識(shí)別，常用多種算法操作。而深度學(xué)習(xí)算法中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能自動(dòng)學(xué)習(xí)車牌視覺特征實(shí)現(xiàn)高精度識(shí)別；循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則用于車牌字符分割和識(shí)別，提升準(zhǔn)確性與穩(wěn)定性。

基于應(yīng)用端的分類方面，私有云端車牌識(shí)別部署在自有服務(wù)器，數(shù)據(jù)安全且具有多種優(yōu)勢(shì)。PC 端車牌識(shí)別通過 sdk 加密狗授權(quán)，具備高識(shí)別率、速度快等諸多優(yōu)點(diǎn)。移動(dòng)端車牌識(shí)別支持牌照全、速度快，能滿足移動(dòng)場(chǎng)景下的快速識(shí)別需求。

總之，這些不同類型的車輛號(hào)牌識(shí)別技術(shù)，憑借各自的特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)，廣泛應(yīng)用于各種場(chǎng)景，不斷推動(dòng)著車輛管理和交通出行領(lǐng)域的智能化發(fā)展，滿足人們?nèi)找嬖鲩L(zhǎng)的高效、便捷出行需求。