网络信息工程2022.24760引言早在20世纪90年代，基于视觉分析的车辆识别技术就已成为研究热点，诸多学者利用交通视频及图像数据通过视觉处理技术进行分析和识别，并取得了一定范围的实际应用。2012年卷积神经网络（CNN）技术在大型视觉识别挑战ImageNet比赛中以巨大优势取得冠军，现已广泛应用于图像分类、目标检测和自动驾驶等领域。目前针对车辆识别方法及应用系统的综述性研究还较少，因此本文重点研究基于深度学习方法进行车辆识别。利用深度学习方法进行车辆识别目标是基于模拟人脑结构来设计神经网络模型，读取采集的数据进行模型训练，形成对图像由浅入深的抽象化表征，最终得到较高精度和准确性的车辆分析识别模型。当前流行的模型包括卷积神经网络（CNN）、深度置信网络（DBN)、循环神经网络(RNN)和生成对抗网络(GAN)等，其中CNN已在车辆识别的研究中得到了广泛应用。本系统基于采集的交通视频和图像进行智能分析，提取车牌、车型和颜色等信息，结合其他辅助系统获得车辆档案、注册地等信息，形成结构化的车辆信息，传输到智能交通大数据平台进行数据存储和分析挖掘，支撑智能交通系统的管理应用。本系统基于深度神经网络模型构建初步的车辆检测和分类识别应用，并在交通领域实际使用过程收集数据反馈情况，支持模型定期训练升级及网络结构优化，生成适应交通领域需求的AI模型，形成车辆智能识别应用的可持续提升。1系统设计系统模块包括车牌识别、车辆检测、颜色识别和车型识别等，本节从系统设计的角度进行阐述，分析其技术流程。1.1车牌识别方案对采集的车辆视频或图像进行车牌定位、牌照颜色和字符识别，通过模式识别技术获得关键性信息，此外还包括车辆存在性识别模块，共同构成基础服务，对采集的图像进行处理，定位出车牌区域，分析识别牌照颜色和字符，最终按预设的格式进行输出，步骤如下：1）区域定位，检测车牌存在性，定位车牌区域;2）字符分割，对车牌区域进行细化分析，分割出字符集合;3）模式识别，对车牌进行字符识别，获得号码字符串，同时对车牌颜色进行识别，判断车牌类型。识别过程中，牌照颜色和字符识别需结合实际应用场景，将检测定位和分类识别等方法进行有效组合，建立校验机制来构建稳定的车牌识别服务。1.1.1区域定位复杂多变的场景会面临背景复杂、光照不均和图像畸基于AI深度学习的车辆识别智能管理系统周华英（烟台汽车工程职业学院，山东烟台，265500）摘要:基于AI深度学习的车辆识别智能管理系统通过采集...
