综述：用于车牌识别的深度学习算法：综述

本文系统综述了基于深度学习的车牌识别技术发展，梳理了从传统图像处理方法到YOLO、Faster R-CNN等深度学习框架的演进过程，分析了光照变化、极端天气、多角度倾斜等复杂场景下的性能瓶颈，提出轻量化多尺度网络、跨区域通用模型、融合交通场景先验知识等未来研究方向，并探讨了视频流时序分析与多传感器融合的创新路径。

　　

徐来祥|尚志涵|陈向军|曾铁伟|戴文豪|赵俊民

摘要

车牌识别是智能交通系统和车辆管理中的关键环节。它提高了道路监控效率，并实现了自动化服务。然而，该领域的快速发展导致了众多平行技术路径、不同的性能评估标准以及未来趋势的不确定性。因此，迫切需要明确技术演变，评估各种方法在复杂场景下的有效性和局限性，从而确定未来的研究方向。为了解决这一问题，我们对这一领域进行了系统的回顾和分析。应用于该领域的深度学习技术克服了传统图像处理方法在复杂场景下的局限性，显著提升了车牌定位和字符识别的鲁棒性，近年来受到了学术界和工业界的广泛关注。在本文中，我们首先整理并介绍了主流的车牌图像数据集及其特点。随后，系统地总结了车牌检测和识别技术的发展历程，从基于特征工程的传统方法（如边缘检测和形态学分割）到基于深度学习和字符识别模型的端到端检测框架。我们比较和分析了每种算法的创新点和应用局限性。通过对领域文献的深入探讨，我们发现主要挑战包括照明强度变化、极端天气干扰、多角度倾斜、非标准车牌设计、低分辨率图像以及字符粘连等问题。研究进一步指出，构建集成多尺度特征的轻量级网络、开发跨区域通用车牌模型以及将交通场景先验知识纳入优化算法将是重要的发展方向。同时，正在探索视频流时间分析和多传感器数据融合等跨模态方法，这些方法有望提升动态场景下的实时识别性能。本文为智能交通系统中车牌识别技术的优化和创新提供了理论参考。

引言

自动车牌识别（ALPR）系统已成为现代交通框架和智慧城市倡议的重要组成部分。它们的应用范围涵盖交通管理、执法和停车系统等多个领域。ALPR系统的准确性直接影响道路监控的效率、交通违规处理的自动化程度以及智慧城市基础设施的进步。

近年来，机动车数量的指数级增长加剧了城市交通拥堵。这种拥堵常常引发交通事故、交通违规等问题。传统的人工监控方法在处理复杂交通场景时显得力不从心，因此迫切需要实时且鲁棒的车牌识别技术（Yao, Hu and Bai, 2024）。因此，提升自动车牌识别技术成为有效缓解交通拥堵和提高交通管理效率的关键解决方案。目前，ALPR技术已广泛应用于交通监控，并已在停车费收取系统等受限环境中成功实施。

传统的停车管理系统通常依赖于人工监控或物理传感器（Dahir, Hashi and Rodriguez, 2024），例如基于边缘检测的定位算法（Sun, Wang and Jun, 2024）和基于模板匹配的字符识别技术（Li and Li, 2024）。然而，当车牌面临不受限制的复杂条件时，如图像旋转、车牌遮挡、模糊以及严重的光照变化，车牌检测变得非常困难。这些不受限制的场景会显著降低检测性能。因此，为不受限制的场景设计基于低级特征的鲁棒方法仍然是一个巨大的挑战，导致传统方法的泛化能力有限。

深度学习技术的出现为车牌检测和识别带来了新的范式。例如，Jiang等人（Jiang and Guan, 2025）提出了一种基于区域的快速卷积神经网络用于车牌识别，在冰面、雪地以及车牌倾斜等具有挑战性的条件下实现了平均94.95%的识别准确率。He等人（He, Zhou and Zhou, 2024）提出并实现了一种新的结构化模型ALP-Net，该模型采用全卷积架构和自定义注意力机制模块（GFE-Block, ALP-Attention），显著提高了低质量车牌的识别能力，同时保持了计算效率。同时，序列建模技术（如SSD、Faster RCNN（Deshpande, Veena and Ferede, 2022）和Transformer）通过融合时空特征有效地解决了字符分割和识别的问题。例如，Dittakan等人（Dittakan, Thaenthong and Prasomkit, 2025）研究了使用车牌识别技术进行车辆和车牌检测，采用YOLO和Transformer模型进行字符识别。实验结果表明，YOLOv5nu在车牌检测中的平均准确率为0.995，而Transformer模型在字符识别中的准确率为0.9108，损失率为0.0326。随着深度学习的快速发展，基于卷积神经网络（CNN）的车牌识别（LPR）系统近年来得到了广泛应用，并取得了显著的性能提升。尽管如此，现有的LPR方法仍在准确性和速度之间面临权衡。

首先，由于字符布局的多样性，识别模型容易误判字符位置。此外，不同字符类别可能具有相似的字形，导致字符识别错误（Liu, Liu and Chen, 2024）。其次，多种车牌样式（包括阿拉伯文、库尔德文以及不同语言和颜色的英文/阿拉伯文车牌）给模型泛化带来了挑战（Altyar, Hussein and Tawfeeq, 2023）。此外，如何在实时需求和计算资源限制之间取得平衡仍然是一个问题，这在轻量级网络设计（Zhao, Sun and Zhou, 2024）和边缘计算部署（Sonnara, Chihaoui and Filali, 2025）中得到了体现。为了克服这些挑战，研究人员正在探索多模态数据融合、自监督预训练和领域适应。

在本文中，我们对深度学习在车牌检测和识别方面的研究进展进行了系统回顾。重点关注三个核心问题：（1）从传统方法到深度学习框架的相关技术演变；（2）当前先进深度学习模型在复杂场景下的性能和局限性；（3）基于现有不足的关键未来研究方向。通过深入分析文献，我们发现尽管YOLO、Faster R-CNN及其变体在基准测试中的性能有了显著提升，但在实际复杂条件下的有效性仍不稳定。这些条件包括严重的光照变化、极端天气、多角度倾斜、车牌污染、运动模糊和背景干扰。此外，在准确性、速度和模型轻量化之间取得最佳平衡仍然具有挑战性。其他持续存在的问题包括字符布局的多样性、不同字形之间的视觉相似性、多语言和多颜色车牌样式的变化，以及实时性能和计算资源之间的权衡。为了解决这些问题，本文首先整理并介绍了主流的车牌数据集，然后从检测算法和识别模型的角度分析了技术演变，提供了全面的性能比较，并总结了关键挑战。最后，概述了旨在提高系统鲁棒性和实时性能的潜在研究方向。本文的主要贡献可以总结如下：

(1)

技术演变：本文概述了从传统基于特征的方法到YOLO和Faster R-CNN等深度学习框架的转变，以及CRNN和Transformer等字符识别模型的优势与不足。

(2)

车牌识别面临的主要挑战包括光照变化、极端天气、多角度视角、不规则车牌、低分辨率和字符粘连，这些挑战将影响未来的研究重点。

(3)

未来方向：建议开发具有多尺度特征的轻量级网络，创建通用模型，将先验知识纳入优化算法，并探索跨模态技术以提升动态环境下的实时识别能力。这些进展旨在解决当前的局限性并改进实际应用。

章节片段

车牌图像数据库

数据集是系统化组织的数据汇编，是训练、验证和测试机器学习模型的基础。它通常以表格、图像和文本等形式存在，对算法的开发和评估至关重要。在深度学习中，高质量的数据集能够显著提升模型的性能、泛化和鲁棒性。现有的数据集涵盖多个类别

车牌检测综述

车牌识别是一种利用计算机视觉和图像处理技术自动检测、定位和识别车辆车牌上字符信息的技术。它在现代智能交通系统中发挥着重要作用，是交通管理的关键任务，在智能交通系统、电子收费和执法中也有重要应用。

早期的车牌识别算法采用了滑动窗口策略

车牌识别进展

车牌识别（LPR）是一项高度先进且多功能的技术，涉及捕获、处理、分析和解释车辆图像以准确提取和识别车牌字符信息。它是智能交通系统和车辆管理的核心，支持多种应用，如自动收费、实时交通监控、停车管理、执法以及限制区域的访问控制。

结论与展望

本文系统地研究了基于深度学习的车牌识别技术的发展，涵盖了检测和识别任务。它总结了主流数据集、方法框架和评估指标。分析从传统特征工程方法到现代深度学习框架（包括YOLO、Faster R-CNN和CRNN）的技术进步。

资助信息

本研究得到了中国国家自然科学基金（编号81971692）、中国国家自然科学基金（编号62172140）、河南省高等教育教学改革研究与实践项目（编号2024SJGLX0475）、河南省哲学与社会科学教育强省项目（编号2025JYQS0339）、河南城建大学科学研究基金（编号K-Q2025004）以及河南省科技计划的支持

伦理批准/参与同意

本文不包含任何作者进行的涉及人类参与者或动物的研究。

出版同意

本文不包含任何作者进行的涉及人类参与者或动物的研究。

数据可用性声明

不适用。

CRediT作者贡献声明

徐来祥：撰写——审阅与编辑、撰写——初稿、可视化、验证、软件、方法论、形式分析。尚志涵：撰写——审阅与编辑、撰写——初稿、可视化、验证、软件、方法论、形式分析。陈向军：撰写——审阅与编辑、可视化、验证、软件、方法论、形式分析。曾铁伟：撰写——审阅与编辑、验证、软件、方法论、形式分析。戴文豪：撰写——审阅

利益冲突声明

作者声明没有利益冲突/竞争利益。