近几年来，车牌辨识的概念被提到的更加多。面临传统行驶业务在飞速发展的城市交通面前曝露出来的停车难、寻车无以、效率低落等各种问题，车牌辨识毫无疑问已沦为智能交通行业发展的核心技术。车牌辨识技术非常简单总结就是基于图像拆分和图像识别的技术，对所含车辆号牌的图像展开分析处置，从而确认牌照在图像中的方位，并更进一步萃取和辨识出有文本字符。

车牌辨识过程还包括图像收集、预处理、车牌定位、字符拆分、字符识别、结果输入等一系列算法运算。车牌辨识应用于在智慧行驶领域主要包括出入口车牌辨识、场内视频引领、道路行驶三大板块，这三大板块也是城市行驶整体架构中必不可少的部分。出入口车牌辨识早期，视频辨识引进到停车场出入口领域主要还是靠后端辨识，通过前端仿真照相机的视频流动态输出后末端分析服务器，后末端服务器同时终端多路前端照相机的视频流，通过服务器自身算法分析最后输入车牌文本信息到平台。随着智能化程度的后脚，网络照相机渐渐替代了仿真照相机，随之而来的车牌辨识技术也构建到前端照相机内，车辆转入IPC的辨识区域内则启动时照相机展开抓拍业务和辨识业务，同时输入车牌信息，将车牌OSD信息变换到抓拍图片，这样不但减少了前端设备成本和系统耗资，同时还提升了车牌辨识速度。

车牌辨识的整套辨识业务还包括图像收集、图像预处理、车牌定位、字符拆分、字符识别等环节，最后将车牌辨识的结果以文本格式输入或者变换在抓拍图片上，如图1右图。图1IPC的车牌辨识流程▲01图像收集通过IPC对过车或车辆违章行为展开动态、不间断记录、收集。02图像预处理图像预处理是影响车牌识别率强弱的关键因素，必须对IPC收集到的完整图像展开噪声过滤器、自动白平衡、自动曝光以及伽马校正、边缘增强、对比度调整等处置。

03车牌定位图像预处理是影响车牌识别率强弱的关键因素，必须对IPC收集到的完整图像展开噪声过滤器、自动白平衡、自动曝光以及伽马校正、边缘增强、对比度调整等处置。04字符拆分字符拆分是在图像中定位出有车牌区域后，通过灰度化、灰度剪切、二值化、边缘化等处置，更进一步精确定位字符区域，然后根据字符尺寸特征明确提出动态模板法展开字符拆分，并将字符大小展开归一化处置。05字符识别字符识别是对拆分后的字符展开图形、特征提取，取得特定字符的表达形式，然后通过分类判别函数和分类规则，与字符数据库模板中的标准字符表达形式展开给定判断就可以辨识出有输出的字符图像。场内视频引领场内视频引领技术问世前，停车场车位引领主要还是以超声波技术来构建，但超声波探测器不能做一对一检测，且无法做车辆车牌信息的提供从而构建偏移寻车功能；无法动态看见行驶画面，而且方案整体施工更为简单，检测效果对工程施工的依赖性较高。

视频技术场内引领大大提高了整体方案的先进性，大华公司首度发售室内视频车位检测器，基于车牌辨识技术、车辆模型检测技术构建对有牌车车牌精准辨识和违例车车位状态精确辨别。同时大华公司发售的两车位、三车位以及六车位照相机的行业创意产品融合双网口专利技术大大降低了施工简单成程度和施工成本。

场内引领视频辨识技术大同小异停车场出入口车牌辨识技术，主要区别在于前者是基于静态车辆的车辆模型检测为前提展开车牌辨识业务，所以对违例车的车位状态也能展开精确辨别。随着视频技术在场内引领的广泛应用，超声波检测技术渐渐被市场出局。

道路行驶国内道路行驶业务最先可追溯到1980年代港澳地区的咪表时代，到21世纪初纯人工智能手执终端收费引进，以及2014年以深圳为代表的“地磁＋app”模式。随着时间推移，可以找到车牌辨识业务也渐渐渗入进去，下面就来总结一下车牌辨识技术在道路行驶管理中的应用于。01手执POS收费终端1980年代，港澳地区开始实施咪表管理技术，但该技术并不适应环境当下国情，随着技术的发展以及客户对车位管理市场需求的提升，经常出现了人工手执智能收费终端的收费方式，通过人工对车主行驶情况展开做到，然后利用智能收费终端对车位上的车辆展开照片车牌辨识和注册，把注册信息实时上传授给云平台做到计费管理，如图2。

图2人工手执智能收费终端摄制车牌辨识车牌号▲当车辆驶向时通过人工收费对车辆行驶展开缴付，行驶不出缴付车主的车牌不会被平台自动记录，欠款不会总计到车辆下一次行驶收费时展开补缴。但人工管理车位相对效率较低，经常造成行驶收费金额萎缩。手执终端辨识车位上停放在的车辆车牌，其原理归属于后末端辨识，通过手执终端照片功能，融合收费软件本身自带的车牌辨识算法，对图片东流中的车牌展开定位、车牌萃取、字符切割成和辨识，最后输入车牌信息。

车牌辨识技术融合手执终端的应用于在当时一度受到冷玉女。02室外视频车位检测器室外视频车位检测器应用于在道路行驶领域可以被指出是“道路行驶3．0阶段”。

室外视频车位检测器的原理融合了多种人工智能技术，比如车牌辨识、超声波检测、车牌颜色检测、车辆模型检测等技术。每车位摆放1台视频车位检测器对驶进车辆展开车牌辨识和车位状态辨别，通过终端盒回头无线网桥传输方式把抓拍图片和对应的辨识结果上传授给云平台。就前端室外视频车位检测器而言，它某种程度应用于到了车牌辨识技术，还应用于深度自学技术把车辆的非结构化数据萃取成结构化数据，超声波检测技术辅助辨别车位状态，多重检测机制保证车牌识别率和车位状态辨别亲率，如图3。

图3室外视频车位检测器实际抓拍图片▲03枪球同步方案枪球同步方案是目前车牌辨识应用于道路行驶管理的另一个热门方案。系统前端设备主要有车位管理枪球一体机、LED常亮补光灯、交换机、终端管理盒和智能手执终端。车位管理枪球一体机，用作行驶点行驶状态检测以及车辆抓拍；LED常亮补光灯用作夜间环境光照度较低时枪球机的补光，使用变暖光灯，减少光污染；交换机用作前端网络设备的汇集；终端管理盒用作前端数据内存；智能手执POS辅助收费工作，用作泊位状态以及车辆信息核准、收费管理等。

车位管理枪机用作管理枪球机视场盲区车位，若现场立杆方位可以使有效地车位避免枪球机的视场盲区（即枪球机视场盲区内没泊位），则可以免职车位管理枪机，闻图4。图4枪球同步方案现场检测效果图▲车牌辨识的伸延应用于目前，甲方客户的市场需求呈圆形多样化趋势，已某种程度局限于对车牌辨识的拒绝以及车身颜色、车标、车型、悬挂堕、年检标志等和车辆涉及的横向非结构化数据的萃取，融合当前移动互联网技术的普及，市场对车牌的纵向数据挖掘也有很充沛的市场需求，比如车内驾驶员人脸、手机上的二维码等等。

大华公司逃跑了市场的这种个性化市场需求，与其子公司华睿科技联合发售了机器视觉照相机，通过前端低帧亲率照相机的较慢抓拍，在手机正处于苏醒状态时精准定位手机二维码，较慢辨识二维码并输入文本信息，同时后端POS机对前端照相机传输过来的二维码信息已完成微信／支付宝扣费。机器视觉照相机的强劲性能及算法优势，提升了出入口车主的出入和缴纳体验，为视频技术在行驶领域的多样化应用于获取一个很好的实际案例。

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