车牌识别技术在我国的发展历程可谓是跌宕起伏，从最初的人工识别到如今ocr技术的飞跃，这一技术已经成为了我国智慧城市建设的重要支撑。本文将带您回顾车牌识别技术的进化史，了解这一技术在各个阶段的发展特点。
一、人工识别阶段
在车牌识别技术发展初期，主要是依靠人工进行识别。这一阶段的特点是效率低下、易受人为因素影响、识别准确率较低。具体表现在以下几个方面：
识别速度慢：人工识别需要大量人力投入，耗时较长，无法满足快速发展的交通需求。
准确率低：由于人为因素的干扰，如车牌污损、字体模糊等，导致识别准确率较低。
受环境影响大：人工识别受天气、光线等因素影响较大，识别效果不稳定。
二、字符识别阶段
随着计算机技术的发展，字符识别技术应运而生。这一阶段的特点是将车牌识别与计算机技术相结合，实现了车牌字符的自动识别。
ocr技术：ocr（Optical Character Recognition，光学字符识别）技术是字符识别的核心。通过将车牌图像转换为数字信号，再通过ocr算法进行字符识别，提高了识别准确率和速度。
特征提取：在字符识别阶段，研究人员开始关注车牌图像的特征提取。通过对车牌图像进行预处理，提取车牌的字符区域，为后续的ocr算法提供数据支持。
字符分割：在ocr技术的基础上，进一步实现了字符分割。通过字符分割，可以将车牌上的每个字符独立识别，提高了识别准确率。
三、车牌识别阶段
随着ocr技术的不断成熟，车牌识别技术逐渐从字符识别阶段发展到车牌识别阶段。这一阶段的特点是实现了对整个车牌的识别，包括车牌号码、颜色、类型等信息。
图像预处理：在车牌识别阶段，对车牌图像进行预处理，如去噪、二值化、图像增强等，以提高识别效果。
车牌定位：通过车牌定位算法，将车牌图像中的车牌区域准确提取出来。
车牌识别：在车牌定位的基础上，对车牌图像进行字符识别，最终识别出车牌号码。
四、ocr技术飞跃
近年来，随着深度学习、人工智能等技术的快速发展，ocr技术在车牌识别领域取得了突破性进展。这一阶段的特点是将ocr技术与深度学习相结合，实现了车牌识别的飞跃。
深度学习：深度学习技术在车牌识别领域的应用，使得ocr算法在识别准确率、速度和鲁棒性等方面得到了显著提升。
卷积神经网络（CNN）：CNN在车牌识别中的应用，使得算法能够自动提取车牌图像中的特征，无需人工干预。
识别速度：随着深度学习技术的发展，车牌识别速度得到了显著提高，满足了实际应用需求。
总结
车牌识别技术从人工识别到ocr技术的飞跃，展现了我国在人工智能领域的创新成果。随着技术的不断进步，车牌识别技术将在智慧城市建设、交通管理、公共安全等领域发挥越来越重要的作用。未来，车牌识别技术将继续朝着高效、智能、便捷的方向发展，为我国智慧城市建设贡献力量。