车辆识别技术是智慧交通系统中至关重要的环节之一，通过车牌提取、图像预处理、特征提取等技术，识别车辆牌号。如今车牌识别广泛应用于高速收费站、停车场等领域，并且我国的摄像头识别技术在世界范围内处于顶级。在智慧交通领域，人工智能分析及深度学习比较成熟的应用技术以车牌识别算法最为理想。

　　为了解决停车产业问题，现在国家提出加强智能交通建设，更好地引导市民出行的提议。国内各知名车牌识别系统生产厂商也纷纷提出了各种有利于停车场管理的解决方案。车牌识别+车位引导+反向寻车+云端停车+ETC收费等各种综合解决方案。其中车牌识别系统是各项系统得以实现的基础，汽车牌照是唯一对车辆身份识别的符号，只有做到快速、准确地对汽车车牌进行识别，其他各项停车场管理才能得以实现。

　　一、人工智能车牌识别的技术优势

　　车牌识别技术是利用计算机等辅助设备进行的自动汽车牌照自动识别就是在装备了数字摄像设备和计算机信息管理系统等软硬件平台的基础之上，通过对车辆图像的采集，采用先进的图像处理、模式识别和人工智能技术，在图像中找到车牌的位置，提取出组成车牌号码的全部字符图像，再识别出车牌中的文字、字母和数字，最后给出车牌的真实号码。

　　在传统的图像处理和机器学习算法研发中，很多特征都是人为制定的，比如hog、sift特征，在目标检测和特征匹配中占有重要的地位，安防领域中的很多具体算法所使用的特征大多是这两种特征的变种。人为设计特征和机器学习算法，从以往的经验来看，由于理论分析的难度大，训练方法又需要很多经验和技巧，一般需要5到10年的时间才会有一次突破性的发展，而且对算法工程师的知识要求也一直在提高。

　　人工智能的深度学习则不然，在进行图像检测和识别时，无需人为设定具体的特征，只需要准备好足够多的图进行训练即可，通过逐层的迭代就可以获得较好的结果。从目前的应用情况来看，只要加入新数据，并且有充足的时间和计算资源，随着深度学习网络层次的增加，识别率就会相应提升，比传统方法表现更好。

　　另外，人工智能在车辆颜色、车辆厂商标志识别、无牌车检测、非机动车检测与分类、车头车尾判断、车辆检索、人脸识别等相关的技术方面也比较成熟。

　　1.车牌颜色识别

　　在车辆颜色识别方面，基本上克服了由于光照条件变化、相机硬件误差所带来的颜色不稳定、过曝光等一系列问题，因此解决了图像颜色变化导致的识别错误问题，卡口车辆颜色识别率从80%提升到85%，电警车辆主颜色识别率到从75%提升到80%以上。

　　2.车辆厂商标志识别

　　在车辆厂商标志识别方面，使用传统的HOG、LBP、SIFT、SURF等特征，采用SVM机器学习技术训练一个多级联的分类器来识别厂商标志很容易出现误判，采用大数据加深度学习技术后，车辆车标的过曝光或者车标被人为去掉等引起的局部特征会随之消失，其识别率可以从89%提升到93%以上。

　　3.车辆检索

　　在车辆检索方面，车辆的图片在不同场景下会出现曝光过度或者曝光不足，或者车辆的尺度发生很大变化，导致传统方法提取的特征会发生变化，因此检索率很不稳定。深度学习能够很好地获取较为较稳定的特征，搜索的相似目标更精确，Top5的搜索率在95%以上。在人脸识别项目中，由于光线、姿态和表情等因素引起人脸变化，目前很多应用都是固定场景、固定姿态，采用深度学习算法后，不仅固定场景的人脸识别率从89%提升到99%，而且对姿态和光线也有了一定的放松。

　　4.车牌识别

　　在车辆识别方面，基于深度学习的车辆识别技术将特征范围由单纯的车牌或车标扩展到整个车身。车辆的车灯、格栅、车窗等均是车辆的重要特征，对车辆这些特征的引入，不仅大大提升了车辆识别的准确率，对干扰、遮挡等问题的适应性也更强，识别的类别也更加细化，不仅能识别车辆的品牌，而且能识别车辆的子品牌、型号、年款等详细类别。指定车辆在视频图像数据中的检索除了可以通过车牌、品牌、型号、颜色等描述信息进行外，还可以通过车辆图片或年检标、挂饰等局部特征进行。'

　　与传统车牌识别技术相比，基于人工智能深度学习的车牌检测算法，框架相对简单，在硬件性能较强且有足够训练样本的情况下，能够在短时间内获得更好的识别效果，网络的进一步优化也保证了识别的实时性。目前来看，许多安防企业物体特征识别技术在科研与商用方面均比较成熟，基本处于世界先进甚至领先水平。

　　二、车牌识别中安防产品技术应用

　　车牌识别作为交通监控的核心技术，应用在多项子系统中，如闯红灯监测系统、超速监测系统、逆行监测系统、禁行监测系统、公交车道监测系统、非机动车道行车监测系统、压双黄线监测系统、紧急停车带行车监测系统、移动式车辆稽查系统等等。智能化多媒体网络车牌识别系统广泛应用在过往车辆自动登记、验证，公路收费，车辆安全核查，小区、停车场管理等方面。

　　系统采用视频实时触发方式进行检测抓拍，能够自动侦测、准确识别及验证行驶或停泊中车辆的整车车牌号码。可对已抓拍图像与数据库资料及时进行比对，当发现应拦截车辆时，系统能在本地机和中心机上及时报警。系统采用先进的模糊图像处理技术，通过程序能很好的实现对于车牌的整体倾斜、车牌的文字倾斜、车牌的污损和模糊等的处理，将人眼都很难辨别的车牌号识别出来。

　　在车牌识别系统中最常用的安防产品就是车牌识别摄像机。车牌识别一体摄像机是专门针对停车场行业，推出的基于嵌入式的智能高清车牌识别一体机产品，独家集车牌识别、摄像、前端储存、补光等一体，采用高清宽动态CMOS和TIDSP，峰值计算能力高达6.4Ghz。基于车牌自动曝光控制算法，成像优异。具有极佳性能、多功能、高适应性、强稳定性等特点，是停车场管理系统车牌识别功能的最佳应用形态。车牌识别摄像机，即是把光学图象信号转变为电信号，以便于存储或者传输。车牌识别摄像机加入了车牌识别功能，车牌上反射的光被摄像机镜头收集，使其聚焦在摄像器件的受光面(例如摄像管的靶面)上，再通过摄像器件把光转变为电能，即得到了"视频信号"，再通过车牌识别算法分析，得到相应车牌号的一个过程。车牌识别摄像机集车牌识别、摄像、前端储存、补光等功能，采用高清宽动态CMOS和TIDSP，峰值计算能力高达6.4Ghz。基于车牌自动曝光控制算法，成像优异。具有高性能、多功能、高适应性、强稳定性等特点。