車牌識別助力交通效果顯著 還有這些新應用方向

近期，人工智慧、機器視覺佔據著社會的熱點話題。作為機器視覺的分支應用領域，車牌識別涉及“影像採集——影像預處理——車牌定位——字元分割——字元識別——結果輸出”等一系列流程，人工智慧的應用則提高了車牌識別的準確率。現階段，人工智慧落地較為常見的應用，除各類生物識別外，當屬車牌識別。

車牌識別市場快速增長

車牌識別利用車輛的動態影片或靜態影像對車牌號碼和顏色等進行自動識別，其核心演算法包括車牌定位演算法、車牌字元分割演算法和光學字元識別演算法等，完整的車牌識別系統包括影像採集、車輛檢測、車牌識別等幾部分。

隨著城市人口快速增長，人們車輛的保有量的迅速上增，加上政府法規的實施，車牌識別市場增勢強勁。據悉，在亞太地區，車牌識別系統將以18.06%的年復增長率增長，應對目前交通擁堵、警察執法、收費和停車場的快速增長的需求。

車牌識別技術應用廣泛

目前，車牌識別技術已經應用於多個領域，常見的有交通公路、高速公路收費站以及停車場。

隨著我國居民汽車保有量的提升，大眾對交通安全也越來越重視。在公路上，很多路口都設定了檢測闖紅燈等違法行為的檢測系統，而這一系統的主要組成部分就是車牌識別模組。透過車牌識別技術，系統可以抓拍經過車輛，篩選出違法車輛，為交警執法提供依據。

而在公路收費站，當有車輛駛入時，車牌識別系統可以識別車輛牌照，並將車牌資訊傳送到中心管理伺服器，不僅可以扣款，還可以與資料庫比對，判斷被檢測車輛是否為可疑車輛，保障了社會公共安全。

在停車場及小區出入口中，車牌識別主要用於記錄車輛牌照號碼和出入時間，幫助物業或停車場管理人員實現車輛的自動管理，可以節省人力、提高效率。

車牌識別技術有哪些發展潛力？

在智慧停車場中，車位引導與反向尋車技術日益成熟，儘管目前應用較多的是超聲波檢測技術，但車牌識別的大規模應用仍將是一大趨勢。透過車牌識別技術，智慧車位影片檢測終端檢測到車輛時可以自動識別車牌號碼，將車位佔用狀態傳輸到車位引導屏，從而向車主釋出指示。同時將車牌號碼與車點陣圖像上傳至伺服器，用於反向尋車。

另外，車牌識別還可以與雲技術結合，推動雲停車場的資料整合。透過雲平臺，車牌識別系統可以在計算量不變的情況下將影像的處理計算分配到影像的處理計算，大大節省了識別所需時間。

過雲平臺，車牌識別系統可以在計算量不變的情況下將影像的處理計算分配到影像的處理計算，大大節省了識別所需時間。

結語：經過多年的發展，車牌識別技術已是一項較為成熟的技術。隨著城市智慧交通系統的不斷建設與完善，車牌識別也將走向高畫質化、整合化、智慧化，在更多系統中發揮重要作用。