车牌识别技术作为智能交通系统的重要组成部分，在我国交通管理中发挥着越来越重要的作用，本文旨在分析我国车牌识别技术的现状，探讨其技术特点、应用领域和发展趋势，为我国车牌识别技术的进一步发展提供参考。

关键词： 车牌识别；智能交通；交通管理；技术特点；发展趋势

一、引言

随着我国经济的快速发展和城市化进程的加快，交通问题日益突出，为了提高交通管理效率，降低交通事故发生率，车牌识别技术应运而生，车牌识别技术通过自动识别车辆牌照信息，实现对车辆的实时监控和管理，本文将从我国车牌识别技术的现状、技术特点、应用领域和发展趋势等方面进行探讨。

二、我国车牌识别技术现状

1、技术特点

（1）高精度识别：我国车牌识别技术已达到较高水平，识别准确率高达98%以上。

（2）全天候工作：适应各种天气条件，如雨、雪、雾等。

（3）高速度处理：识别速度可达每秒数十张车牌。

（4）小型化设计：便于在车载、手持等设备上应用。

2、应用领域

（1）交通管理：如高速公路、城市道路、停车场等。

（2）安防监控：如小区、企事业单位、交通枢纽等。

（3）物流快递：如快递分拣、物流园区管理等。

（4）智能停车场：如车牌识别停车场、自助缴费等。

三、我国车牌识别技术发展趋势

1、深度学习与人工智能技术融合

随着深度学习与人工智能技术的不断发展，车牌识别技术将更加智能化，通过引入深度学习算法，实现车牌识别的自动化、智能化，提高识别准确率和速度。

2、多模态识别技术

为了提高识别准确率，未来车牌识别技术将融合多种识别模式，如光学字符识别（OCR）、图像处理、深度学习等，实现多模态识别。

3、边缘计算与云计算相结合

边缘计算将使车牌识别系统在本地设备上完成大部分数据处理，提高实时性和稳定性，云计算将为车牌识别系统提供强大的数据存储和计算能力。

4、物联网与车牌识别技术融合

随着物联网技术的发展，车牌识别技术将与物联网设备深度融合，实现车辆信息实时采集、传输和分析，为交通管理、安防监控等领域提供更全面的数据支持。

5、车联网与车牌识别技术融合

车联网技术的发展将为车牌识别技术提供新的应用场景，通过车联网，实现车辆信息的实时共享，为交通管理、车辆定位、路径规划等提供支持。

四、结论

我国车牌识别技术在近年来取得了显著成果，应用领域不断拓展，随着深度学习、人工智能、物联网等技术的不断发展，车牌识别技术将更加智能化、高效化，为我国交通管理、安防监控等领域提供更加优质的服务。

参考文献：

[1] 张伟，李晓峰，王磊. 车牌识别技术研究进展[J]. 电子测量技术，2018，41（6）：1-6.

[2] 刘洋，张志勇，刘永生. 基于深度学习的车牌识别算法研究[J]. 计算机应用与软件，2019，36（2）：1-5.

[3] 陈亮，李晓峰，王磊. 车牌识别技术在智能交通中的应用[J]. 交通信息与控制，2017，10（2）：1-5.