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深度学习，作为一种的机器学习技术，它的优势在于能够自动从大量数据中学习到复杂的特征尤其适用于图像识别等任务。其原理是通过构建深层的神经网络结构，利用非线性变换对输入数据进行特征提取和表示学习。与传统机器学习方法相比，深度学习在处理大规模图像数据时表现得尤为.

在车牌字符识别的应用中，深度学习能够直接从车牌图像中学习到更抽象、更具代表性的特征，这些特征有助于在噪声、遮挡、变形等复杂条件下准确识别字符。卷积神经网络(CNN)是深度学习领域内为常用和有效的模型之一，尤其在图像识别任务中表现出色。

5.1.2 卷积神经网络(CNN)在字符识别中的应用CNN通过卷积层、池化层和全连接层等组件，实现了对图像空间层级的特征提取。在车牌字符识别的场景中，CNN可以识别出每个字符的局部特征，并通过多层次的抽象，终输出字符的类别概率分布。

使用CNN进行车牌字符识别，通常包括以下步骤:

广告道闸主要应用于各主要交通干道的沿街商圈、大型停车场、商住小区、商业广场、写字楼、餐饮酒店、高速公路、省国道收费站等交通要塞，广告发布载体为百叶窗式叶片版面，双面广告叶片伴随道闸升降而自动翻转，引人注目。下面就一起来了解一起广告道闸吧！

一、道闸广告的特点

1、受众

道闸广告放弃了同质化的竞争，更放弃了80%的普通受众人群，把目标锁定在城市中20%的消费人群有车有房群体，但这部分人群却占有了消费市场80%的购买力!

2、强制传播

道闸广告安装在物业、商场、停车场等出，是人们出入必经之地，按照人的生理反应，当开启的道闸给车主和放行时，受众群体肯定会注意面前的活动空间，以确定可以安全通行，所以道闸广告具有强制传播的效果。

3、重复性高

将广告安装在物业的出道闸上，每次进出必看，大幅度的提高了广告的曝光频率，使受众对广告内容产生深刻的印象，势必在受众心理上产生深刻的记忆性与识别性，从而对企业和产品产生较!

4、干扰度低

与电视，报纸，广播，户外广告相比较。道闸广告周围没有任何形式的广告媒介。在与小区这种广告的真空区，安静，温馨的传媒环境，使用的对非常强的记忆力!

二、停车场道闸广告媒体优势：

1、目标更：锁定有车一族，定位人群。

2、传播更有效：在停车场的封闭室内空间，精美的广告画面能够提升车主对广告的关注度，有强制收视效果。

3、性价比更高：地下停车场的广告针对的消费人群扩大其影响力，预算成本相比电视、报纸媒体较低，却能达到意想不到的传播效果。

三、道闸广告媒体不同的表现形式：

1、常规媒体形式出电梯厅立柱中牌指示中牌

2、道闸广告创意媒体形式