浅析AI智能分析网关的车辆/车牌识别技术的研发及应用场景

车牌识别技术是计算机视频图像识别技术在车辆牌照识别中的一种应用，它融合了ORC识别、云计算等多种技术，可将运动中的汽车牌照从复杂的背景中提取并识别出来，通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等流程，识别出车辆牌号、颜色等信息。

TSINGSEE青犀视频AI智能分析网关目前也可支持车辆检测及识别、车牌识别功能，其中，字母和数字的单字识别率可达到99%，汉字的单字识别率可达到98%，车牌识别种类也非常齐全，各种反光、污损都可以识别。

车牌识别主要分为六个步骤：

• 图像捕捉采集；
• 预处理；
• 车牌定位：主要定位出车辆牌照的位置；
• 车牌字符分割：把牌照的字符分割出来；
• 车牌字符识别：将牌照分割好的字符进行识别，最终组成牌照号码；
• 输出车牌识别一体机抓拍的结果。

目前我们的研发成果能够识别支持蓝牌、黄牌、新能源车牌等全种类车牌识别，支持白天、夜晚、强烈阳光、地下车库等全场景识别，适用于智能交通、出入口管理、移动警务、智慧停车场等多个领域，并能同时识别图像中的多张车牌。

车辆检测也是AI视频智能分析中的关键技术，目前我们AI智能分析网关已经支持对视频中的机动车/非机动车进行抓拍、检测和识别，包括车辆类型（特征）、品牌（车标）、颜色、车牌等信息。

在应用场景上，车辆识别及车牌识别技术可应用于：交通流量检测；交通控制与诱导；机场、港口等出入口车辆管理；小区车辆管理；闯红灯等违章车辆监控；不停车自动收费；道口检查站车辆监控；公共停车场安全防盗管理；车辆安全防盗、查堵指定车辆等。

比如，当在监控区域内（不允许停车的区域）检测到车辆时，将立即触发车辆违停告警，并将告警信息通过电话、短信、邮件、微信通知等多种方式推送给工作人员。同时，还可以基于识别到的车牌等信息，可匹配已录入数据库中的车主信息。