一、 什么是車牌識別技術(shù)

　　車牌識別系統(tǒng)(Vehicle License Plate Recognition，VLPR) 是計算機視頻圖像識別技術(shù)在車輛牌照識別中的一種應用，能夠?qū)⑦\動中的車輛牌照信息（含漢字字符、英文字母、阿拉伯數(shù)字及號牌顏色）從復雜背景中提取并識別出來，通過車牌提取、圖像預處理、特征提取、車牌字符識別等技術(shù)，識別車輛牌號、顏色等信息，目前最新的技術(shù)水平為字母和數(shù)字的識別率均可達到99%以上。

　　車牌識別是現(xiàn)代智能交通系統(tǒng)中的重要組成部分之一，應用十分廣泛。它以數(shù)字圖像處理、模式識別、計算機視覺等技術(shù)為基礎(chǔ)，對攝像機所拍攝的車輛圖像或者視頻序列進行分析，得到每一輛汽車唯一的車牌號碼，從而完成識別過程

　　當前，車牌識別技術(shù)已經(jīng)廣泛應用于停車管理、稱重系統(tǒng)、靜態(tài)交通車輛管理、公路治超、公路稽查、車輛調(diào)度、車輛檢測等各種場合，對于維護交通安全和城市治安，防止交通堵塞，實現(xiàn)交通自動化管理有著現(xiàn)實的意義。

　　隨著車牌識別技術(shù)應用場景逐漸細分，智慧停車場、智慧車服、智慧工地、智慧加油站等各大落地場景都對車牌識別技術(shù)有各自的場景特定需求，智能車牌識別相機也在不斷發(fā)展以適應市場變化。

　　二、 車牌識別技術(shù)的發(fā)展歷程

　　車牌識別技術(shù)是伴隨人工智能技術(shù)的成熟而發(fā)展的，是從OCR識別中獨立出來的一個分支。

　　上世紀90年年代末因交通管理的需求而開始商用，但受限于算法本身的能力，攝像機的成像水平低，效果不佳，所以只取得了少量的應用。早期的車牌識別技術(shù)，有兩個主要特點：一是基于傳統(tǒng)算法，二是基于PC端的軟性算法，應用受到了這兩者的限制。

　　2006年后，隨著機器學習特別是深度學習和前端嵌入式算法部署技術(shù)的興起與技術(shù)成熟，以及芯片算力的大幅度提升，芯片成本的大幅度降低，產(chǎn)品的主流形態(tài)由軟識別變成了車牌識別一體化攝像機，車牌識別技術(shù)和應用都取得了極大進步，特別是最近5年，車牌識別已進入全面商用時代。

　　2006年~2014年，車牌識別主要是應用在動態(tài)交通上，包括電子警察、公路卡口和高速公路，2014年后在靜態(tài)交通上面也迎來了大爆發(fā)，包括停車場、路內(nèi)停車等場景。

　　而到了2018年，車牌識別技術(shù)落地的場景不斷細分，出現(xiàn)了智慧工地、智慧加油站、無人值守地磅等復雜場景，這些場景不僅對車牌識別一體機的性能要求更高，也有獨特的個性功能需求，可以預見，未來場景專用車牌識別一體機將會成為車牌識別技術(shù)發(fā)展趨勢。

　　三、現(xiàn)階段車牌識別技術(shù)的特點及缺陷

　　當前的車牌識別技術(shù)，主要有4個特點：一是前端嵌入式一體化，二是算法基本都是基于深度學習架構(gòu)；三是前端設(shè)備除算法外，還集成了很多原來需要配套設(shè)備實現(xiàn)的功能，四是絕大部分采用的都是海思芯片。

　　雖然車牌識別技術(shù)這些年取得了飛速的進步，但還未達到普適化通用的程度，要讓車牌識別一體機發(fā)揮最大的作用，各個應用場景的產(chǎn)品還是使用專用的車牌識別相機效果較好。比如高速公路的放在停車場就明顯不太適應，停車場的用在加油站、工地等場景也表現(xiàn)差強人意。

　　四、車牌識別技術(shù)未來發(fā)展趨勢

　　現(xiàn)如今車牌識別技術(shù)在應用方面已開始由交通領(lǐng)域走向了非交通領(lǐng)域，比如4S店、汽修店、汽車美容店、加油站、地磅、充電樁、工地等領(lǐng)域，這些復雜場景的識別特點、需要集成的應用功能與交通場景存在極大的不同，所以現(xiàn)有的許多適用于動態(tài)交通或者靜態(tài)交通的車牌識別產(chǎn)品，在這些更加細分的復雜場景中使用存在諸多痛點。

　　正是在這樣的背景下，專注于非交通領(lǐng)域的車牌識別技術(shù)獲得了越來越多的關(guān)注。

　　目前針對智慧車服、智慧工地、智慧加油站、充電樁、地磅等細分場景都已經(jīng)出現(xiàn)了各個復雜場景專用的車牌識別一體機，針對場景功能需求設(shè)計了許多具備亮點的特色功能，如智慧加油站的防爆車牌識別一體機、充電樁防占位車牌識別一體機等。

　　可以預見，未來越來越多的細分場景都必須要使用場景專用智能車牌識別一體機，才能讓車牌識別技術(shù)為產(chǎn)業(yè)革命帶來更多的發(fā)展方向，幫助企業(yè)實現(xiàn)大數(shù)據(jù)管理，從而完成行業(yè)改革進步。