一、大陸車牌類型

　　1.單層藍色車牌

　　標準藍色車牌這種車牌是92式\07式車牌，07式在防衛技術上進行了升級，外觀沒有變化。目前應用最廣泛，普遍懸掛與私家車、小噸位貨車。

　　2.單層黃色車牌

　　標準黃色單層車牌黃色單層車牌主要適用于中型(含)以上載客、載貨汽車和專項作業車、半掛牽引車、電車。通常見于大卡車、大貨車上懸掛。

　　3.單層黑色車牌

　　標準黑色車牌該類車牌懸掛于外籍車，即車輛所有人為中國大陸以外國籍的；合資及三資企業用車（2007年11月1日起不再發放）。

　　4.新能源車牌

　　中小型新能源車牌大型性能源車牌2016年12月1日起，上海、南京、無錫、濟南、深圳 5 個城市率先啟動新能源汽車號牌試點工作。新能源汽車號牌分為小型新能源汽車號牌和大型新能源汽車號牌。新能源汽車號牌的外廓尺寸為480mm×140mm，其中小型新能源汽車號牌為漸變綠色，大型新能源汽車號牌為黃綠雙拼色。

　　5.港澳車牌

　　香港入境車牌澳門入境車牌港澳車牌進入內地所需懸掛車牌，以粵Z開頭，黑底白字。

　　6.應急車牌

　　應急車牌2018年12月，國務院辦公廳印發《關于國家綜合性消防救援車輛懸掛應急救援專用號牌有關事項的通知》。經國務院同意，國家綜合性消防救援車輛懸掛應急救援專用號牌。

　　7.12式軍牌

　　12式單層軍牌12式雙層軍牌從2013年4月1日起換發、5月1日正式啟用的“2012式”軍車號牌，范圍包括所有列入武器裝備實力的車輛，列入后勤裝備實力的車輛，軍隊事業單位車輛編制數內用于生活勤務保障的車輛，經總部、大單位批準配發的專業用車及自購頂編使用的車輛，軍隊保留的保障性企業和擔負軍事保障任務的軍地聯合辦事機構限額使用軍車號牌的車輛。

　　8.19式武警車牌

　　19式武警車牌2019年10月1日起，武警部隊車牌換發新型的車牌，具體樣式如上所示。

　　9.個性化車牌

　　02式個性化車牌2002年8月，公安部在北京、天津、杭州、深圳四地試用“二〇〇二”式機動車號牌，即私車個性化牌照，車主可自選字母和數字排列組合。短暫開放后，停止發放。

　　10.農用車牌

　　農用車牌之前由農機部發放的農用車牌，目前已停止發放。

　　11.警用車牌

　　警用車牌警車車牌。

　　12.教練車牌

　　教練車牌駕校常見車牌，用于教學。

　　13.雙層黃牌

　　普通黃色雙層車牌雙層掛車車牌雙層車牌常見于大型車后牌，大型客車、卡車后牌懸掛普通雙層黃牌，掛車懸掛掛車車牌。

　　14.使館、領事館車牌

　　使館車牌領事館車牌2017年5月1日起，所有的使館、領事館換發新的車牌，老車牌不再適用。

　　二、車牌識別標準

　　在車牌識別技術早期，并沒有形成一個統一規范，2009年公安部門出臺《機動車號牌圖像自動識別技術規范(GA/T 833-2009)》，本標準由公安部道路交通管理標準化技術委員會提出并歸口。本標準起草單位：公安部交通管理科學研究所。本標準主要起草人：張鏗、姜良維、方麗莊、馬慶、方艾芬、李愛民、岳玫、秦波、朱麗寧。該規范對識別技術要求如下：

　　4.3號牌顏色應識別藍、黃、白、黑四種底色的機動車號牌。4.4號牌尺寸用于自動識別的機動車號牌圖像不限尺寸大小，但機動車號牌在圖像中的水平像素點應大于100。4.5圖像格式用于自動識別的機動車號牌圖像應包括JPEG和BMP兩種格式。4.6識別結果號牌識別結果應包括號牌號碼、號牌顏色、號牌結構。4.7號牌識別率號牌號碼識別率應符合GA/T 497—2009要求。號牌顏色識別率應不低于90%。號牌結構識別率應不低于95%。4.8識別時間識別時間不大于（（A/B）×（K×100））ms。其中A表示用于識別的圖像分辨率；B為固定常數，其值為768×576=442368；K為圖像中存在的車牌數量。即車牌圖像為（768×576）像素點時，當圖像中存在一個號牌時，其識別時間不大于100 ms；當圖像中存在二個號牌時，其識別時間不大于200 ms；當圖像中存在三個號牌時，其識別時間不大于300 ms；當圖像中存在四個號牌時，其識別時間不大于400 ms。4.9結果優化對于如“0—Q”、“2—Z”、“4—A”、“5—S”、“7—T”、“8—B”、“0—D”等常見的易混淆字符應進行細微區分，確保識別結果的準確性和完整性。該規范于2009年推出，隨著識別技術的發展，當年的標準現在來看相對寬松，目前普通的識別算法做到95%以上的識別率問題不大。技術人員追求更高的識別率。

　　三、車牌識別技術

　　在這里我們分為傳統技術和以深度學習為基礎的新算法。目前市場上的車牌識別產品，大多采用檢測+分割+識別的傳統方案，這種方案依賴于分割的效果，對于圖像模糊粘連處理有一定難度。當前的一些基于深度學習車牌識別，也有一些公司在做，同時取得了不錯的識別效果。

　　深度學習的方法無外乎檢測+關鍵點回歸+文字識別+顏色判斷。一般技術人員可以依靠yolov5+paddleOCR+顏色分類模型訓練出不錯的車牌識別模型。

　　四、開源數據集

　　1.CCPD

　　2.中山大學功能車牌數據集

　　3.北京理工大學BitCarDataset