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隨著智能視覺技術(shù)的進(jìn)步，現(xiàn)在的停車場管理已經(jīng)漸漸被車牌識別模式取代了刷卡模式，車牌識別模式由于其通行速度快、管理簡單等特點(diǎn)也被越來越廣泛的應(yīng)用。

過去2年，車牌識別技術(shù)在獲得廣泛應(yīng)用的同時也被廣泛詬病，存在著局限性，比如：夜間效果不如白天，雨雪天氣識別率下降，除了普通藍(lán)黃牌以外的軍警、港澳進(jìn)出大陸等多樣類車牌識別效果不佳等等，這些是該技術(shù)當(dāng)前的瓶頸所在，本文將以多樣車牌為例介紹車牌識別技術(shù)的最新進(jìn)展。

據(jù)行業(yè)專家介紹，雙層黃牌、雙層武警車牌、單層武警車牌、武警總隊車牌、雙層軍車車牌牌、單層軍牌、大使館車牌、領(lǐng)事館車牌、民航車牌、港澳進(jìn)出大陸車牌等多樣車牌的識別受其車牌類型的特殊性影響，在識別技術(shù)上有一定難點(diǎn)，主要體現(xiàn)在：

（1）車牌底色不同，有著藍(lán)底、黃底、白底、黑底、綠底五種顏色；（2）車牌樣式不同，有著單層，雙層之分；（3）不同區(qū)域有著不同代表的漢字和字母，如成都——川A*****;（4）不同的英文字母和漢字組成車牌后五位數(shù)；（5）需要識別以上4個條件組成N種在不同形態(tài)、不同環(huán)境下所呈現(xiàn)的車牌。

由此可見，車牌格式不確定，車牌與字符顏色不確定，字符風(fēng)格不確定，車牌樣本缺乏等原因，都制約著多樣車牌識別率的提升。

面對多樣車牌各研發(fā)廠商所用的識別算法有所不同，識別效果也有著一定程度的差別。對于常見的藍(lán)牌和單層黃牌大家的識別率沒有太大差異，但是對于軍牌，警牌，領(lǐng)事館等多樣車牌的識別難度較大，行業(yè)里雖然也有號稱“識別率高的”，但還沒有誰家車牌識別攝像機(jī)能做到同藍(lán)牌一樣的識別效果。

軍警等多樣車牌的識別率已接近普通民用車牌，達(dá)到了99.6%以上。那實(shí)際效果如何呢？筆者走訪了行業(yè)內(nèi)幾家知名公司，并到幾個現(xiàn)場進(jìn)行了實(shí)地觀察，發(fā)現(xiàn)確實(shí)改善很大，雖然沒有統(tǒng)計識別率，但就以直觀而言，跟民用車牌沒有差別了。

在行業(yè)中率先突破，怎么做到的呢？“依靠車牌識別一體機(jī)在市場廣泛布局的優(yōu)勢，獲取了大量不同場景下光照，成像等條件，利用3D模型，生成了大量接近真實(shí)的多樣車牌樣本，同時利用深度學(xué)習(xí)具有大容量，廣泛適應(yīng)性的特點(diǎn)，結(jié)合其在嵌入式設(shè)備長期積累下的代碼強(qiáng)化優(yōu)勢，開發(fā)出了基于雙神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并行的車牌類型深度識別模型，一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同場景下自動區(qū)分車牌類型，并指導(dǎo)另一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對車牌號的進(jìn)行識別，同時降低模型參數(shù)數(shù)量10倍以上，提升識別速度2倍以上。經(jīng)歷數(shù)以萬計的采集演練，以確保識別結(jié)果的趨于精準(zhǔn)性，最終達(dá)到綜合識別率99.6%”。有點(diǎn)深奧，不理解沒關(guān)系，產(chǎn)品都是以效果說話。

多樣車牌識別技術(shù)的突破對于行業(yè)來說，應(yīng)該是一次質(zhì)的飛躍，行業(yè)領(lǐng)頭羊都花了一年多才解決。當(dāng)然，是否已經(jīng)完全解決，需要2-3個月更廣泛的市場驗證。

期待車牌識別技術(shù)突破更多的難點(diǎn)，對停車生態(tài)圈產(chǎn)生實(shí)質(zhì)而深遠(yuǎn)的影響。

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