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行业现状与发展
车牌识别行业已具备一定的市场规模，并且处于不断发展中。目前，行业的潜在市场覆盖率大约为30%-40%，其中公路卡口的应用比例高。然而，车牌识别技术的发展仍面临一些挑战，如识别率的提升等。当前普遍对外宣称的识别率是95%，但实际应用中可能难以达到这一标准。因此，识别率的改进是车牌识别技术发展的主要方向。
**早期阶段（1980年代-1990年代初期）**：
- 这一时期的车牌识别技术主要基于模板匹配的方法。通过人工设计的特征模板与待识别车牌上的特征进行比较，实现车牌号码的识别。然而，这种方法准确率不高，对于不同字体、颜色、变形等变化较大的车牌难以适应。
**基于深度学习的阶段（2010年至今）**：
- 近年来，深度学习技术的兴起为车牌识别带来了新的突破。研究者开始尝试将深度神经网络引入车牌识别领域。这些方法主要采用卷积神经网络（CNN）等深度学习模型对车牌图像进行特征提取和分类，并取得了较好的识别效果。同时，这些方法还可以通过训练生成对抗网络（GAN）等技术进行车牌生成、伪造检测等任务，具有更强的应用潜力。
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