车牌识别技术作为智能交通系统中的不可或缺的一部分，在实现智慧交通管理中有着现实意义，在目前的交通领域中应用尤为广泛，如高速公路车辆管理中的电子收费系统中、停车场管理中的车辆身份识别，违规行驶电子警察，道路交互与通行监控卡口等方面。从这些实际应用中能够正常的看到车牌识别技术渗透在整个城市道路交互与通行的管理中，在某些特定的程度上影响着社会和经济的发展，推动着我国迈向智能化时代的进程。

　　在如今大范围的应用中的车牌识别系统大多采用的是传统的识别技术进行设计和研发的，这些识别技术对于车牌检测和车牌字符识别的操作特别大程度上依赖于车牌图像的拍摄质量，而当车牌图像质量受到外界环境的影响时（比如拍摄照片中车牌倾斜、光照条件较差等），便出现车牌检测和识别结果准确率低的情况。随着深度学习技术的蓬勃发展，能结合在图像领域表现优异的有关技术将其运用在图像识别操作方面，可以轻松又有效的减少识别操作中的复杂性，提高车牌检测和字符识别的效果，推动着车牌识别技术的进一步优化。

　　易泊车牌识别系统主要结合深度学习技术，采用经过训练调优的车牌检测网络模型和车牌字符识别网络模型来实现车牌识别系统中的两大功能即车牌区域的检测和字符识别功能，系统能够在多种复杂场景下拍摄的图片中准确的检测出车牌区域并且在该区域中精确识别车牌颜色和车牌字符。

　　采用基于深度学习车牌识别算法，识别速度快，识别区域更宽，综合车牌识别率≥99.7%，支持全车牌、异常车牌、雨雪恶劣天气环境下的车牌识别。

　　国标GA36-2018所涵盖的四轮机动车号牌均可识别，除此之外新军车车牌、新武警车牌、民航车牌、应急救援车牌也可以识别。

　　提供无牌车检测、支持非机动车过滤、支持34种常见车标识别，可为车企专属车位管理提供算法定制服务。

　　车牌识别可大范围的应用于互联网停车行业、无人值守称重行业、智能洗车行业、智能充电桩行业、智慧加油站行业、智能交通无感支付行业、4S店汽保行业