一、端到端序列识别方法
更先进的方法利用循环神经网络（RNN）的序列建模能力，不需要对字符进行逐一切割，而是对车牌图像中的字符串做整体识别。如下图24.14所示：首先利用卷积神经网络（CNN）对输入图片进行特征提取；然后将提取到的特征序列送入RNN（如 LSTM）进行解码，输出完整的车牌字符序列。整个网络的输入是原始图像，输出是车牌字符串，中间无需进行字符分割，因此这类方法被称为“端到端”识别。该方法对模糊、倾斜、连体字符有更强的容错能力，但需要大量标注数据进行训练。在实际工程中，也会有其他序列建模方法（如 GRU、 Transformer）被尝试，但核心思路相似。
小结：
车牌识别是人工智能在现实生活中的一个经典应用，它主要包括两个核心步骤：车牌定位和字符识别。车牌定位既可以使用传统图像处理方法（灰度化、边缘检测、形态学操作等），也可以使用 YOLO 等深度学习目标检测模型。前者逻辑清晰、实现简便，适用于特定环境；后者具有更强的泛化能力和环境适应性，尤其适用于复杂场景下的实时识别。字符识别则有“先切割，再识别”和“端到端识别”两种策略。传统方法依赖字符分割，流程简单但对图像质量要求较高；端到端方法能整体识别整行字符，抗干扰能力更强，但需要大量数据进行训练。
在理想条件下，大多数车牌识别系统的准确率通常可达 95%～99%。然而，实际应用中仍会受光照、天气、车牌污损或遮挡、车辆速度等因素影响，导致准确率有所波动。在夜间或恶劣气候条件下，图像清晰度下降，更容易出现识别错误。为提高可靠性，研究者会不断优化模型结构，尝试更先进的网络设计和算法机制。
未来，随着深度学习和计算机视觉技术的进一步发展，车牌识别有望继续提高其准确度与实时性，并在智慧交通、城市管理、自动驾驶等诸多领域持续发挥作用。
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