随着社会经济的发展，车辆种类越来越多，不同用途的车辆有不同的车牌。如新能源汽车，车牌号为8位，车牌号一行排列；大型汽车、小型汽车，车牌号为7位，车牌号一行排列。通过深度学习构建卷积神经网络，处理车牌图像、提取车牌图形特征、获得车牌号信息。车牌号识别主要用于停车场收费系统、小区出入口、收费站和城市公路管理。通过对车牌号自动识别，记录车牌颜色、车辆出入时间，能够有效提高城市管理水平，维护车辆通行秩序。
我国高速公路业务信息系统经过多年的运行，沉淀了海量的视频、图片、图表、文字等交通相关数据。这些数据具有量大、高维、多源、异构、动态、时效、连续、无限等特点，存在于垂直业务和单一应用中，数据分散，未被充分整合加以利用和挖掘。 面对海量的交通大数据，通过沃达德大数据、云计算、人工智能、物联网技术来解决相关问题。利用自有大数据挖掘平台分析现有数据的价值，找到数据间的关联关系，提高基础数据的利用率，并预测未来趋势及行为，为路网调度、道路养护、发现遏制违法行为提供有效的决策支撑。
深度学习是机器学习的一个子类，是机器学习众多算法中的一种，是拥有多个隐藏层的神经网络。深度学习可以理解为多层神经网络，是一种学习的模式，采用具有深度的模型进行学习。深度学习具有其他算法不具备的显著优势，特别在AI领域的应用中，使得深度学习解决问题的效果尤为突出，广泛应用于语音识别、图像识别、文本理解等众多领域。（基于沃达德大数据平台，在构建大规模、企业级人工智能应用程序方面具有独特优势。）
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