近期，人工智能、機器視覺占據著社會的熱點話題。作為機器視覺的分支應用領域，車牌識別涉及“圖像采集——圖像預處理——車牌定位——字符分割——字符識別——結果輸出”等一系列流程，人工智能的應用則提高了車牌識別的準確率。現階段，人工智能落地較為常見的應用，除各類生物識別外，當屬車牌識別。

車牌識別市場快速增長

車牌識別利用車輛的動態視頻或靜態圖像對車牌號碼和顏色等進行自動識別，其核心算法包括車牌定位算法、車牌字符分割算法和光學字符識別算法等，完整的車牌識別系統包括圖像采集、車輛檢測、車牌識別等幾部分。

隨著城市人口快速增長，人們車輛的保有量的迅速上增，加上政府法規的實施，車牌識別市場增勢強勁。據悉，在亞太地區，車牌識別系統將以18.06%的年復增長率增長，應對目前交通擁堵、警察執法、收費和停車場的快速增長的需求。

車牌識別技術應用廣泛

目前，車牌識別技術已經應用于多個領域，常見的有交通公路、高速公路收費站以及停車場。

隨著我國居民汽車保有量的提升，大眾對交通安全也越來越重視。在公路上，很多路口都設置了檢測闖紅燈等違法行為的檢測系統，而這一系統的主要組成部分就是車牌識別模塊。通過車牌識別技術，系統可以抓拍經過車輛，篩選出違法車輛，為交警執法提供依據。

而在公路收費站，當有車輛駛入時，車牌識別系統可以識別車輛牌照，并將車牌信息發送到中心管理服務器，不僅可以扣款，還可以與數據庫比對，判斷被檢測車輛是否為可疑車輛，保障了社會公共安全。

在停車場及小區出入口中，車牌識別主要用于記錄車輛牌照號碼和出入時間，幫助物業或停車場管理人員實現車輛的自動管理，可以節省人力、提高效率。

車牌識別技術有哪些發展潛力？

在智慧停車場中，車位引導與反向尋車技術日益成熟，盡管目前應用較多的是超聲波檢測技術，但車牌識別的大規模應用仍將是一大趨勢。通過車牌識別技術，智能車位視頻檢測終端檢測到車輛時可以自動識別車牌號碼，將車位占用狀態傳輸到車位引導屏，從而向車主發布指示。同時將車牌號碼與車位圖像上傳至服務器，用于反向尋車。

另外，車牌識別還可以與云技術結合，推動云停車場的數據整合。通過云平臺，車牌識別系統可以在計算量不變的情況下將圖像的處理計算分配到圖像的處理計算，大大節省了識別所需時間。

結語：經過多年的發展，車牌識別技術已是一項較為成熟的技術。隨著城市智能交通系統的不斷建設與完善，車牌識別也將走向高清化、集成化、智能化，在更多系統中發揮重要作用。