車牌識別發展現狀

　　車輛號牌是車輛**，它的特殊性與重要性決定車牌識別系統成為城市智能交通管理系統中*的重要組成部分。車牌識別(LPR)系統是以圖像處理、模式識別等技術為基礎的智能識別系統，通過攝像機所拍攝道路上行駛的車輛圖像進行車牌號碼的識別。過程涉及：車輛檢測—圖像采集—預處理—車牌定位—字符分割—字符識別—結果輸出。
 

　　車牌識別攝像機通過光抑制屏蔽，電子快門調節，寬動態功能等來實現抓拍車牌：

      

　　車牌識別按照運行環境可以簡單分為PC端和頭端(嵌入式)。目前國內車牌識別系統在PC端已有一些廠家使用深度學習方法，而頭端都還是采用傳統方法。隨著深度學習芯片的研發，明年應該就會有深度學習方法應用在頭端的產品發布。由于國內外車牌規則較多，傳統方法局限性比較大，很難通用。
 

　　對于特殊場景，比如低照度、透視變換、低質模糊等，車牌識別率仍然有待提升。而無論是傳統方法還是深度學習方法，有些共同的模塊技術仍有提高的空間和研究的價值，比如運動區域檢測，車牌定位，透視變換校正，多幀融合輸出等。而對于傳統方法，字符分割和字符識別仍有可提高空間。
 

　　未來，隨著我國城市化進程發展的提速，交通壓力將更加嚴峻，因此智能化交通管理將是今后交通發展的大方向。而作為智能化交通管理體系中的重要核心，車牌識別系統也將得到進一步扶持和發展。專家預測，未來車牌識別技術將有更廣泛的應用，屆時車牌識別系統行業也將面臨大洗牌，只有擁有自主核心技術并且產品質量達標的公司才能過關，這也是車牌識別技術走向快速發展階段的必經之路