一、車牌識別技術
車牌識別技術(Vehicle License Plate Recognition，VLPR)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，得到每一輛汽車唯一的車牌號碼，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。
從技術上評價一個車牌識別系統，有三個指標，即識別率、識別速度和后臺管理系統。當然，前提是系統要能夠穩定可靠的運行。
識別率
一個車牌識別系統是否實用，最重要的指標是識別率。國際交通技術作過專門的識別率指標論述，要求是24小時全天候全牌正確識別率85%～95%。
為了測試一個車牌識別系統識別率，需要將該系統安裝在一個實際應用環境中，全天候運行24小時以上，采集至少1000輛自然車流通行時的車牌照進行識別，并且需要將車輛牌照圖像和識別結果存儲下來，以便調取查看。然后，還需要得到實際通過的車輛圖像以及正確的人工識別結果。之后便可以統計出以下識別率：
1、自然交通流量的識別率=全牌正確識別總數/實際通過的車輛總數
2、可識別車牌照的百分率=人工正確讀取的車牌照總數/實際通過的車輛總數
3、可識別全牌正確識別率=全牌正確識別的車牌照總數/人工讀取的車牌照總數這三個指標決定了車牌識別系統的識別率，諸如可信度、誤識率等都是車牌識別過程中的中間結果。
識別速度
識別速度決定了一個車牌識別系統是否能夠滿足實時實際應用的要求。一個識別率很高的系統，如果需要幾秒鐘，甚至幾分鐘才能識別出結果，那么這個系統就會因為滿足不了實際應用中的實時要求而毫無實用意義。例如，在高速公路收費中車牌識別應用的作用之一是減少通行時間，速度是這一類應用里減少通行時間、避免車道堵車的有力保障。
國際交通技術提出的識別速度是1秒以內，越快越好。
后臺管理
一個車牌識別系統的后臺管理體系，決定了這個車牌識別系統是否好用。必須清楚地認識到重要的一點是識別率達到100%是不可能的，因為車牌照污損、模糊、遮擋，或者天氣也許很糟（下雪﹑冰雹﹑大霧等等）。后臺管理體系的功能應該包括：
1、識別結果和車輛圖像數據的可靠存儲，當多功能的系統操作使得網絡出差錯時能保護圖像數據不會丟失，同時便于事后人工排查；
2、有效的自動比對和查詢技術，被識別的車牌照號碼要同數據庫中成千上萬的車牌號碼自動比對和提示報警，如果車牌照號碼沒有被正確讀取時就要采用模糊查詢技術才能得出相對“最佳”的比對結果；
3、一個好的車牌識別系統對于聯網運行，還需要提供實時通信、網絡安全、遠程維護、動態數據交換、數據庫自動更新、硬件參數設置、系統故障診斷。
在上世紀80年代，由于模式識別領域研究的快速發展，人們開始將車牌識別、指紋識別、人臉識別等典型問題的研究成果付諸于實踐，其中車牌識別的社會靂求、實用價值非常巨大，經過多年科研和實踐的反復磨練，車牌識別已經成長為現代社會中最普及、最成熟的模式識別技術之一。如果說從20世紀80年代到2000年這段時間可以認為是車牌識別技術逐漸完善成熟的階段，從2000年以來的這十年，則可以認為是車牌識別產品日益成熟的階段。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。而車牌識別產品的發展也可以從這幾個方面進行剖析：
一是在車輛觸發機制上，“視頻觸發”和“外部觸發”一直并行發展，視頻觸發的優點在于不需要其他設備輔助，可提高系統的集成度和易用性，不足之處在于對惡劣天氣．環境比較敏感，此外一些大型車輛（比如公交、大型貨車、翻斗車等）的觸發時機的掌握上也有一定難度；但這些問題正逐漸被智能識別算法的進步所克服。外部觸發的優點主要在于觸發穩定，施工和后期維護的成本相對較高，但從最早的地埋線圈到地磁觸發的出現也一定程度上克服了外部觸發固有的施工難度和壽命方面的短板。
二是在圖像抓拍環節方面，產品從最初的工控機外接相機方式發展為帶入或識別儀再發展為智能一體機，這個過程中圖像的分辨率越來越高，平臺的體積、功耗越來越小，呈現出明顯的集成化趨勢。而且，由于圖像分辨率的迅速提高，目前的車牌識別實際上已經不再是“抓拍”圖片，而是直接從視頻中抽取合適的幀進行分析。
三是車牌識別算法的發展，其主要體現在識別指標的逐漸逼近和對環境適應能力的提高，目前主流車牌識別廠商的常規識別率都穩定在95％以上，對光照、天氣、成像的適應能力也越來越強。
二、車牌識別產品在智能交通中的應用
汽車牌照號碼是車輛的唯一“身份”標識，牌照自動識別技術可以在汽車不作任何改動的情況下實現汽車“身份”的自動登記及驗證，這項技術已經應用于公路收費、停車管理、稱重系統、交通誘導、交通執法、公路稽查、車輛調度、車輛檢測等各種場合。
以下列舉了幾種應用方式：
——監測報警
對于納入“黑名單”的車輛，例如：被通緝或掛失的車輛、欠交費車輛、未年檢車輛、肇事逃逸及違章車輛等，只需將其車牌號碼輸入到應用系統中，車牌識別設備安裝于指定的路口、卡口或由執法人員隨時攜帶按需要放置，系統將識讀所有通過車輛的牌照號碼并與系統中的“黑名單”比對，一旦發現指定車輛立刻發出報警信息。系統可以全天不間斷工作、不會疲勞、錯誤率極低；可以適應高速行駛的車輛；可以在車輛行使過程中完成任務不影響正常交通；整個監視過程中司機也不會覺察、保密性高。應用這種系統將極大地提高執法效率。
——超速違章處罰
車牌識別技術結合測速設備可以用于車輛超速違章處罰，一般用于高速公路。具體應用是：在路上設置測速監測點，抓拍超速的車輛并識別車牌號碼，將違章車輛的牌照號碼及圖片發往各出口；在各出口設置處罰點，用車牌識別設備識別通過車輛并將號碼與已經收到的超速車輛的號碼比對，一旦號碼相同即啟動警示設備通知執法人員處理。與傳統的超速監測方式相比，這種應用可以節省警力，降低執法人員的工作強度，而且安全、高效、隱蔽，司機需時刻提醒自己不能超速，極大地減少了因超速引發的事故。
——車輛出入管理
將車牌識別設備安裝于出入口，記錄車輛的牌照號碼、出入時間，并與自動門、欄桿機的控制設備結合，實現車輛的自動管理。應用于停車場可以實現自動計時收費，也可以自動計算可用車位數量并給出提示，實現停車收費自動管理節省人力、提高效率。應用于智能小區可以自動判別駛入車輛是否屬于本小區，對非內部車輛實現自動計時收費。在一些單位這種應用還可以同車輛調度系統相結合，自動地、客觀地記錄本單位車輛的出車情況。
——自動放行
將指定的牌照信息輸入系統，系統自動地識讀經過車輛的牌照并查詢內部數據庫。對于需要自動放行的車輛系統驅動電子門或欄桿機讓其通過，對于其它車輛系統會給出警示，由值勤人員處理?？捎糜谔厥鈫挝唬ㄈ畿娛鹿芾韰^、保密單位、重點保護單位等）、路橋收費卡口、高級住宅區等。
——高速公路收費管理
在高速路的各個出入口安裝車牌識別設備，車輛駛入時識別車輛牌照將入口資料存入收費系統，車輛到達出口時再次識別其牌照并根據牌照信息調用入口資料，結合出入口資料實現收費管理。這種應用可以實現自動計費并可防止作弊，避免了應收款的流失。
高速公路已開始實施聯網收費，隨著聯網范圍的擴大，不同車型的收費差額也越來越高，司機利用現有收費系統的漏洞通過中途換卡進行逃費的問題將越來越突出，利用車牌識別技術是解決此類問題的根本方法。
——計算車輛旅行時間
在交通管理系統中可以將車輛在某條道路的平均旅行時間作為判斷該道路擁堵狀況的一個參數。安裝車牌識別設備于道路的起止點，識讀所有通過車輛并將牌照號碼傳回交通指揮中心，指揮中心的管理系統根據這些結果就可計算出車輛平均旅行時間。
——牌照號碼自動登記
交通監管部門每天都要處理大量的違章車輛圖片，一般由人工辨識車牌號碼再輸入管理系統，這種方式工作量大、容易疲勞誤判。采用自動識別可以減少工作強度能夠大幅度提高處理速度和效率。這種功能可用于電子警察系統、道路監控系統等。
車牌識別停車場管理系統將攝像機在入口拍攝的車輛車牌號碼圖象自動識別并轉換成數字信號。做到一卡一車，車牌識別的優勢在于可以把卡和車對應起來，使管理提高一個檔次，卡和車的對應的優點在于長租卡須和車配合使用，杜絕一卡多車使用的漏洞，提高物業管理的效益；同時自動比對進出車輛，防止偷盜事件的發生。升級后的攝像系統可以采集更清晰的圖片，作為檔案保存，可以為一些糾紛提供有力的證據。方便了管理人員在車輛出場時進行比對，大大增強了系統的安全性。
汽車牌照自動識別技術是一項利用車輛的動態視頻或靜態圖像進行牌照號碼、牌照顏色自動識別的模式識別技術。通過對圖像的采集和處理，完成車牌自動識別功能，能從一幅圖像中自動提取車牌圖像，自動分割字符，進而對字符進行識別.其硬件基礎一般包括觸發設備(監測車輛是否進入視野)、攝像設備、照明設備、圖像采集設備、識別車牌號碼的處理機(如計算機)等。
三、未來發展趨勢
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，與整體安防行業的發展相應，以下幾個趨勢對車牌識別產品的影響將會非常深遠：
1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三個車道，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，近年來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。
2．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，可以預見，今后更多的相關業務將會被放置在車牌識別智能相機上。
3．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。
