**基于深度学习的阶段（2010年至今）**：
- 近年来，深度学习技术的兴起为车牌识别带来了新的突破。研究者开始尝试将深度神经网络引入车牌识别领域。这些方法主要采用卷积神经网络（CNN）等深度学习模型对车牌图像进行特征提取和分类，并取得了较好的识别效果。同时，这些方法还可以通过训练生成对抗网络（GAN）等技术进行车牌生成、伪造检测等任务，具有更强的应用潜力。
勘察现场与选择安装位置
在安装车牌识别设备之前，需要对项目现场进行详细的勘察，了解客户需求，并根据每个出入口的现场环境和条件来选择合适的安装位置。一般来说，车牌识别一体机通常安装在车辆能够正常通过的地方，如路口、停车场等。选择位置时，需要确保设备安装的角度和高度能够满足识别的要求，同时不会影响车辆的正常行驶。如果车驶入车道时方向不固定，应考虑安装副相机，以车头不管偏向哪边都可以识别。
车牌识别设备调试与系统配置
设备安装完成后，需要进行调试和配置。这包括调整设备的角度和高度，以满足设备的识别要求；对设备所需的软件进行配置，包括设备识别率、输出格式等。
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