车牌识别自动收费系统具有快速、、准确等优点，可以有效地提高交通管理效率，降低人工成本，提高收费的准确性和公正性。同时，该系统还可以为城市交通管理提供更多数据支持，帮助城市规划和管理。
为了提高对有遮挡车牌的识别准确率，本文提出了一种改进深度残差网络（Deep residual network，ResNet）损失函数的车牌识别方法。
该方法包括图像平滑处理、边缘检测、车牌定位、车牌分割和使用改进后的ResNet网络对有遮挡车牌样本库进行训练和识别等步骤。实验结果表明，使用有遮挡车牌样本库训练的改进后的ResNet网络模型具有更好的识别准确率和鲁棒性。