系统基于人工智能、深度学习技术、图像处理技术和计算机信息技术提高车牌识别率，主要应用高速公路收费站、ETC门架等。
系统介绍：
深度智能车牌（二次）识别系统是我公司结合人工智能、深度学习技术、图像处理技术、信息技术的综合体，主要应用在公路收费站（MTC、ETC、自动发卡车道）、路径识别/高速卡口，深度智能车牌（二次）识别系统，是为提高车牌识别率而开发的车牌智能识别系统，该系统通过对车牌识别设备采集的车牌图像进行二次识别的方式，实现99.9%以上的识别率，并对未识别的车牌给出未识别的字符。
该系统采用最新深度学习的AI算法，使用深度智能车牌（二次）识别系统对实时车牌图片进行二次优化和深度算法识别，该系统不仅对正常车牌图片进行深度智能识别提高准确率（99.9%），还可重点处理车牌因脏、损、模糊等图像（人眼可辨识）造成的车牌识别错误进行算法精准识别分析。深度智能车牌（二次）识别系统会对车牌进行静态纠正和智能识别，可大幅度提升总体识别率，确保更高的识别率，同时也对车牌颜色进行智能识别，对于车牌识别率的提高具有重大的现实意义。
功能特点：
污损车牌识别
采用深度学习算法对正常车牌和模糊、破损等车牌进行再次识别，对于模糊、破损车牌人眼可辨别的识别率达到99.9%。
可信度分析
识别结果自动分析每个字符可信度，可与车道识别设备的识别结果进行比对，将相同或可信度高的识别结果发送给收费系统，以此来提高原有设备的车牌识别率。
错误车牌提示
对于不能识别出结果、结果不完整的车牌图片可发出提示未识别的字符位置。
处理能力强
深度智能车牌（二次）识别系统标准配置可运行6张/秒的处理能力，增强配置可运行16张/秒的处理能力，满足不同业主需求。
兼容性强
深度智能车牌（二次）识别系统主要针对业主不更换设备情况下我们以前的设备，还可以应用在其他厂家的前端采集设备。
处理速度快
深度智能车牌（二次）识别系统具有快速的处理能力，每个车牌再识别为毫秒级识别，保证识别结果快速响应
典型应用：
收费站
车牌识别设备把采集的图片和识别结果发送到结构化服务器，结构化服务器通过智能分析识别后把识别的结果返还给车牌识别设备，车牌识别设备通过SDK文件把识别结果发送到收费系统，收费系统采用结果后再把数据发给入库平台。
车牌识别
前端车牌识别设备发送数据给结构化服务器，把识别结果返回识别设备，车牌识别设备把数据发送给ITTS（前端存储服务器），ITTS（前端存储服务器）进行前端存储及数据处理后把数据发送给数据采集程序，数据采集程序接收数据并把数据发送给入库平台。
云车牌识别引擎
对于云车牌识别引擎我司提供结构化服务器识别接口：
使用方把车牌数据发送到结构化服务器进行智能分析识别，得到结果后结构化服务器会把识别数据通过接口方式返还给使用方，使用方可以用数据来对接其他应用平台。
