自动车牌识别技术主要用在以下三个方面：
1、用于道路交通的管理，在城市中的红绿灯路口进行监控，通过智能监控可以在无需有人在场的情况下实现对车辆的24小时监控。
2、高速公路的车辆收费管理，不需要停车就可以实现自动交费，而且不需要再设置收费站，避免因人工管理造成的交通堵塞，小区车牌识别，提高处理效率。在公路中需要限速或需要特殊管理的路段通过车辆智能监控进行管理。另外在大型安全设施例如机场附近使用智能监控对车辆进行安全检测等。
3、对丢失车辆和肇事车辆的追查，全国联网，自动车牌识别，与传统通过人工方式进行排查相比大大提高了效率。
车牌识别按照运行环境可以简单分为PC端和头端（嵌入式）。目前国内车牌识别系统在PC端已有一些厂家使用深度学习方法，而头端都还是采用传统方法。随着深度学习专用芯片的研发，明年应该就会有深度学习方法应用在头端的产品发布。由于国内外车牌规则较多，传统方法局限性比较大，很难通用。
对于特殊场景，比如低照度、低质模糊等，车牌识别率仍然有待提升。而无论是传统方法还是深度学习方法，有些共同的模块技术仍有提高的空间和研究的价值，比如运动区域检测，车牌定位，多帧融合输出等。而对于传统方法，字符分割和字符识别仍有可提高空间。
车牌识别系统的镜头可以按照以下步骤来调节：
1、根据现场车辆与相机的不同位置，选择不同的远近(3米、4米、5米、6米)调节镜头的远近和清晰度;
注:不同距离的选择，需要根据车辆与相机的水平距离进行选择，如下图所示:
2、勾选“是否启动自动调焦”，车牌识别，点击远近调节按钮(3m，4m，5m，6m)，相机会根据图像清晰度自动进行清晰度调节;若未勾选“是否启动自动调焦”，需要用户手动完成清晰度调节;推荐勾选“是否启动自动调焦”;
3、若已经操作过之前的步骤，图像还是未调节清晰，可以点击清晰度调节界面的“+”或者“-”进行清晰度调节;
4、若前面的步骤都进行之后，实际车牌宽度相比目标车牌还是过大或过小，车牌识别道闸，点击远近调节的“+”按钮，可以使图像显示的车牌变小，如果车牌过小则点击“-”按钮;
5、此时图像会出现模糊，再点击清晰度调节的“+”或“-”按钮，直到图像清晰显示;
6、如果实际车牌宽度与目标车牌宽度相比差别较大，重复4、5的步骤，直到车牌的大小和目标车牌匹配。
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