基于传感器的车牌识别系统** 除了摄像头，一些自动车牌识别系统还会结合传感器来提高识别的准确性和效率。常见的传感器包括地感线圈、雷达等。 1. 地感线圈车牌识别系统 地感线圈埋设在道路下方，当车辆经过时会产生电感变化，触发车牌识别系统进行拍摄和识别。这种系统的优点是触发准确，不受天气和光照影响，但安装和维护较为复杂。 2. 雷达车牌识别系统 雷达可以检测车辆的速度、距离和方向等信息，并与车牌识别系统相结合，实现更的车辆跟踪和识别。雷达在恶劣天气条件下仍能正常工作，但成本相对较高。
云端车牌识别系统** 随着云计算技术的发展，云端车牌识别系统逐渐兴起。前端设备（如摄像头）将采集到的车牌图像上传至云端服务器，由服务器进行处理和识别，并将结果返回给前端。这种系统无需在本地配置的计算设备，降低了成本，同时能够实现大规模数据的集中管理和分析。但它对网络带宽和稳定性有一定要求。 
深度学习车牌识别系统** 近年来，深度学习技术在车牌识别领域取得了显著的成果。基于深度学习的车牌识别系统通过大量的车牌样本数据进行训练，能够自动学习车牌的特征和规律，提高识别的准确率和鲁棒性。深度学习车牌识别系统在复杂环境、低质量图像等情况下表现出色，但需要较高的计算资源和较长的训练时间。
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