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LPRNet特性
1.实时、高精度、支持车牌字符变长、无需字符分割、对不同国家支持从零开始end-to-end的训练；
2.第一个不需要使用RNN的足够轻量级的网络，可以运行在各种平台，包括嵌入式设备；
3.鲁棒，LPRNet已经应用于真实的交通监控场景，事实证明它可以鲁棒地应对各种困难情况，包括透视变换、镜头畸变带来的成像失真、强光、视点变换等。 车牌识别的挑战
图像模糊、很差的光线条件、车牌数字的变化（比如中国和日本的车牌有一些特殊字符）、车牌变形、天气影响（比如雨雪天气）、车牌上的字符个数有变化。
空间变换预处理LocNet
这是对检测到的车牌形状上的校正，使用 Spatial Transformer Layer[1]，这一步是可选的，但用上可以使得图像更好得被识别。
 
LPRNet的基础构建模块
LPRNet的基础网络构建模块受启发于SqueezeNet Fire Blocks[2]和Inception Blocks[3],如下图所示。
 特征提取骨干网架构
骨干网将原始的RGB图像作为输入，计算得到空间分布的丰富特征。为了利用局部字符的上下文信息，该文使用了宽卷积（1×13 kernel）而没有使用LSTM-based RNN。骨干网络最终的输出，可以被认为是一系列字符的概率，其长度对应于输入图像像素宽度。
由于解码器的输出与目标字符序列长度不同，训练的时候使用了CTC Loss[4]，它可以很好的应对不需要字符分割和对齐的end-to-end训练。
为了进一步提高性能，使用了论文[5]中global context嵌入。
推理阶段对上述一系列字符的概率进行解码，使用beam search[6],它可以最大化输出序列的总概率。
后过滤（post-filtering）阶段，使用面向任务的语言模型实现作为目标国家车牌模板的一组集合，后过滤阶段是和beam search 结合一起用的，获得通过beam search找到的前N个最可能序列，返回与预定义模板集合最匹配的第一个序列，该模板取决于特定国家的车牌规则。 识别实验结果
训练时，使用一个来自监控场景的中国车牌的私有库，总共有11696幅经过LBP级联检测器检测出来的车牌，并进行了数据增广（data augmentation）即随机旋转、平移、缩放，下图报告了上述各种tricks对识别精度的影响。
最大的识别精度增益来自于global context（36%），其次是data augmentation（28.6%），STN-based alignment即预处理也带来了显著提高（2.8-5.2%），Beam Search联合post-filtering进一步提高了0.4-0.6%. 识别速度
Intel将LPRNet在CPU\GPU\FPGA上都进行了实现，每个车牌的识别时间如下：
这里GPU用的是nVIDIA GeForce1080, CPU是Core i7-6700K SkyLake, FPGA是Intel Arria10，推断引擎IE来自Intel OpenVINO. 虽然这篇文章本身没有什么新的发明，但52CV还是认为非常值得推荐给大家的，它绝不属于水文，因为Intel已经将其商用了，足以证明它的优势和价值。
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