随着社会经济的发展，车辆种类越来越多，不同用途的车辆有不同的车牌。如新能源汽车，车牌号为8位，车牌号一行排列；大型汽车、小型汽车，车牌号为7位，车牌号一行排列。通过深度学习构建卷积神经网络，处理车牌图像、提取车牌图形特征、获得车牌号信息。车牌号识别主要用于停车场收费系统、小区出入口、收费站和城市公路管理。通过对车牌号自动识别，记录车牌颜色、车辆出入时间，能够有效的提高城市管理水平，维护车辆通行秩序。

高速公路业务信息系统经过多年的运行，沉淀了海量的视频、图片、图表、文字等交通相关数据。这些数据具有量大、高维、多源、异构、动态、时效、连续、无限等特点，存在于垂直业务和单一应用中，数据分散，未被充分整合加以利用和挖掘。 面对海量的交通大数据，通过大数据、云计算、人工智能、物联网技术来解决相关问题。利用自有大数据挖掘平台分析现有数据的价值，找到数据间的关联关系，提高基础数据的利用率，并预测未来趋势及行为，为路网调度、道路养护、发现遏制违法行为提供有效的决策支撑。

深度学习是机器学习的一个子类，是机器学习众多算法中的一种，是拥有多个隐藏层的神经网络。深度学习可以理解为多层神经网络，是一种学习的模式，采用具有深度的模型进行学习。深度学习具有其他算法不具备的显著优势，特别在AI领域的应用中，使得深度学习解决问题的效果尤为突出，广泛应用于语音识别、图像识别、文本理解等众多领域。

机器学习是让机器从大量样本数据中自动学习其规律，并根据学习到的规律预测未知数据的过程。机器学习的目标是发现数据中暗藏的规律，由此对未知进行预测。这个过程要通过学习来实现，学习用到的材料则是大数据。

机器学习通过人工智能来分析、探索和预测趋势，并根据过去的变化预测未来的趋势。通过经典的机器学习算法，为客户提供智能应用程序，包括频繁模式挖掘、聚类、分类、推荐引擎（获得用户行为并从中发现用户可能喜欢的事物）、频繁子项挖掘（利用一个项集，如查询记录和购物目录，去识别经常一起出现的项目）。

人工智能是计算机科学与技术专业的一门重要的专业课程，运用计算机模拟和延伸人脑功能，模仿人脑所从事的推理、识别、理解、设计、学习、思考等思维活动，以此解决预测、规划等需要人类专家才能处理的复杂问题。人工智能关键技术包括专家系统、自然语言理解、人工神经网络。

基于沃达德大数据平台，通过对海量数据采集、处理、存储、分析和数据挖掘，根据数据的特性，采用合适的可视化方式，将数据直观地展现出来，以帮助人们认识数据、理解数据，同时找出包含在海量数据中的规律或者信息，预测未来发展趋势，进行智能化决策分析，使得数据资产成为核心竞争力。