[ 導讀 ] 如果說從20世紀80年代到2000年可以認為是車牌識別的技術成熟階段，從2000年以來的十年，則可以認為是車牌識別的產品成熟階段。

　　如果說從20世紀80年代到2000年可以認為是車牌識別的技術成熟階段，從2000年以來的十年，則可以認為是車牌識別的產品成熟階段。今天，我們談到車牌識別，已不再局限于技術本身，更多的是指以車牌識別技術為核心的一整套系統，包括了車輛觸發、圖像抓拍、車牌識別、業務應用四個基本環節。隨著車牌識別系統日漸成熟，其行業發展前景逐漸被看好。
　　
　　車牌識別系統日漸成熟
　　
　　眾所周知，車輛號牌是全世界唯一對車輛身份識別的標記，它的特殊性和重要性決定了車牌識別系統成為城市智能交通管理系統中不可或缺的重要組成部分。車牌識別系統為自動化的智能交通管理提供了高效、實用的手段。
　　
　　車牌識別技術作為交通自動化管理的重要手段，以及車輛檢測系統的一個重要環節，并以計算機可處理的形式給出識別結果，從而使得車輛的電腦化監管成為現實，其在交通監視和控制中占有很重要的地位。
　　
　　車牌識別系統目前已經成熟應用于各類的智能交通、安防系統中，對圖像、視頻中的車輛號牌進行自動的檢測識別.典型的應用系統為：闖紅燈自動監測系統，機動車超速監測系統，機動車逆行、壓線監測系統，移動電子警察系統，治安卡口系統等智能交通系統。
　　
　　車牌識別和移動互聯被看好
　　
　　分析稱，車牌識別和移動互聯將是解決停車難問題的有效途徑。車牌識別技術是計算機視頻圖像識別技術在車輛牌照識別中的一種應用，是指能夠檢測到受監控路面的車輛并自動提取車輛牌照信息(含漢字字符、英文字母、阿拉伯數字及號牌顏色)進行處理的技術。車牌識別是現代智能交通系統中的重要組成部分之一，應用十分廣泛。它以數字圖像處理、模式識別、計算機視覺等技術為基礎，對攝像機所拍攝的車輛圖像或者視頻序列進行分析，得到每一輛汽車惟一的車牌號碼，從而完成識別過程。通過一些后續處理手段可以實現停車場收費管理，交通流量控制指標測量，車輛定位，汽車防盜，高速公路超速自動化監管、闖紅燈電子警察、公路收費站等等功能。對于維護交通安全和城市治安，防止交通堵塞，實現交通自動化管理有著現實的意義。
　　
　　車牌識別技術要求能夠將運動中的汽車牌照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，識別車輛牌號，目前的技術水平為字母和數字的識別率可達到96%，漢字的識別率可達到95%。
　　
　　在停車場管理中，車牌識別技術也是識別車輛身份的主要手段。在深圳市公安局建設的《停車庫(場)車輛圖像和號牌信息采集與傳輸系統技術要求》中，車牌識別技術成為車輛身份識別的主要手段。而移動互聯系統則是藍卡軟件正在研發的新產品。該系統主要有移動繳費、城市誘導、車位預定和移動尋車四大功能：當你尋找停車位的時候，系統可以告訴你哪里有空位并可以預定該車位，停車場會為你保留車位。當你取車時，它也可以告訴你車輛停在哪個位置，并告之路線，它最大的特色是可以實現移動支付，即以移動設備，如手機為載體，通過微信等移動平臺實現移動支付，縮短了車輛在停車場出入口處的滯留時間。這樣，車位信息可隨時查詢，車輛的停取效率提高了，出入所花費的時間也大大縮短，停車場出入口擁堵的問題得以緩解。
　　
　　車牌識別走向深入發展
　　
　　綜合來看，車牌識別產品的競爭將更多的強調成像、圖像預處理、算法、業務邏輯等系統各環節的相互配合。特別是物理成像以及圖像預處理的水平可能會成為下階段發展的關鍵，其原因在于當識別算法的發展達到一定的高度，短期內很難會出現非常突破性的變革，這時如何能夠通過成像、光源、降噪等環節來為核心算法掃清障礙就成為了影響產品最終性能的制衡點。此外，與安防行業整體的發展相應地，以下幾個趨勢對車牌識別產品的影響也會非常深遠：
　　
　　◇ 更高的分辨率及畫面質量
　　
　　作為一種典型的模式識別算法，車牌識別一直期望有更高的圖像分辨率。從這幾年的發展可以看到，隨著分辨率的提升，單個相機所覆蓋的車道數量逐漸增加，目前主流車牌識別智能相機已經可以單獨覆蓋3個車道，但事實上車牌的大小依然是很大的制約因素，如果相機的分辨率可以提升到千萬量級，車牌識別的識別指標將會更加逼近“幾乎不出錯”的極限，而且車牌識別能夠穩定工作的區域也會明顯增大，一些目前并不特別可靠的擴展應用的效果將得到改觀。除了分辨率提升外，畫面質量也是同等重要的問題，近年高清相機的分辨率雖然提升的速度很快，但在動態范圍的表現上卻差強人意，導致在一些場景下出現亮處細節和暗處細節無法兼顧的問題，這將是下階段相機發展的關鍵點之一。
　　
　　◇ 更高的計算能力和集成度
　　
　　高清相機的發展必然導致車牌識別算法需要更大的計算資源，嵌入式平臺核心芯片的更新速度將會直接影響車牌識別產品的形態以及發展方向，可以預期，更多的相關業務將會更集中的被放置在車牌識別智能相機上。
　　
　　◇ 更高的易用性、更強的適應能力
　　
　　目前車牌識別算法本身的難題主要集中在車牌受到各種干擾時如何保證盡可能準確地識別，例如大型車常見的車牌污損、私家車輛規避限號的車牌遮擋、光照環境形成的陰影干擾等等。此外，車牌識別產品的參數配置一直相對繁瑣，這很大程度上是為了能夠通過精確的調整相機成像、補光、算法的各個環節，來確保達到最好的識別效果。如何利用好高分辨率和高計算能力來降低系統的操作難度，進一步解決這些經典的技術問題，提高系統配置的自動化水平是車牌識別產品下階段需要著重投入的方向。

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