随着人工智能技术的发展以及阶段性成熟，越来越多的AI技术逐渐落地应用并为人类的衣食住行等方面提供了极大的便利。它不仅改变了人类的生活及工作方式，也改变了很多行业。
无论是在技术成熟度、商业化进程，还是在市场增长速度等方面，人工智能领域已经是当下最热门的关键词之一。
以计算机视觉技术为代表的人工智能也是当前火热的研究领域之一。在本文中，我们将为大家分享基于计算机视觉的车牌识别技术及其应用。
一、车牌识别（VLPR）
车牌识别技术（Vehicle License Plate Recognition，VLPR），或自动车牌识别（Automatic Number Plate Recognition，ANPR)，是指利用计算机视觉识别技术将运动中的车辆牌号提取并识别（车辆牌号、车牌颜色等信息）。
车牌识别技术的应用十分广泛，比如在停车场、小区、工厂等场景，可以实现自动化车辆进出管理，有效降低人力成本；在交通管理上，车辆识别可以用于道路违章检测，自动识别定位违章车辆信息，实时检测记录道路违章等行为。
二、车牌识别的工作流程
车牌识别系统包括图像采集、图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别、结果输出这几大部分。基于前端设备（如：智能摄像头），将采集到的视频/图像传输到平台，进行预处理，结合AI相关算法对车牌进行识别，最终输出结果，并将其应用到现实场景中。
- 1）图像采集：
- 通过前端摄像机设备抓拍的图像或实时视频流中采集车辆信息。比较常见的例如在停车场、小区等出入口架设的高清摄像机，以及在城市街道上的各类公共区域摄像头，都可以实时采集视频和图像。
- 2）图像预处理：
- 对采集的图像进行去噪、二值化、灰度修正等等。因为来自前端摄像机设备采集的图像，经常受到天气、光照、摄像机角度等因素的影响，所以需要对采集到的图像进行预处理，以便能更精准地识别出车牌。
- 3）车牌定位：
- 在图像中准确定位车牌位置。目前有两大类车牌定位方式：基于灰度、基于彩色。在实际场景中，由于我国的车牌种类多、颜色组合多样，一方面各地发放的车牌底色色调略有不同，同时受到光照等因素的影响，采集到的车牌图像色度变化范围较大，所以我国车牌识别的定位方法不适宜直接用颜色信息定位。
- 4）字符分割：
- 字符分割算法将车牌图像分成小块。根据颜色、字符之间的距离、字体、结构等参数将车牌上的文字、数字、字母分割成单独的字符。
- 5）字符识别：
- 目前用于车牌字符识别（Optical Character Recognition，OCR）的常用算法包括：模板匹配法、人工神经网络法、支持向量机法和Adaboost分类法等。
- 6）结果输出:
- 将识别出来的车牌信息以文本格式输出，包括车牌号，车牌颜色，车牌类型等，如：
- 车牌号：京AD77972，车牌颜色：绿色
- 结合相关的数据库，还可以匹配车主信息。比如在小区场景下的应用，结合车牌识别及数据匹配可以得到：
- 车牌号：京AD77972，车牌颜色：绿色，车主：王小明，联系方式：136 ×××× ××××
- ，住址：和谐小区1栋1单元001号
三、应用场景
1）智慧收费站
在高速路的各个出入口安装智能摄像头设备，车辆驶入驶出时可实时识别出车牌并根据牌照调出车辆及驾驶员相关信息，实现自动计费、收费等功能，极大提高岗位的工作效率。
2）智慧停车场
通过停车场出入口安装的摄像头及车牌识别技术，实时识别进出的车牌，记录出入时间，并与自动门、栏杆机进行联动，实现自动放行、自动计费等智能化的车辆进出管理。
3）道路违章
车牌识别技术还可以用于道路超速、违章停车、闯红灯、交通事故等交通管理场景中，实时识别出违章车辆的车牌号码并匹配数据库的车辆驾驶员等信息，及时通知执法人员进行处理，节省警力、降低执法人员的工作强度。
4）监测报警
基于各个卡口、路口等区域布置智能摄像头和车牌识别技术，实时抓拍和识别经过的车辆，可以协助公安或交通部门抓捕肇事逃逸、被通缉、偷盗、挂失等黑名单车辆、一旦发现指定车辆立刻触发报警信息。
四、车牌识别的多场景业务研发
车牌识别技术主要有3个特点：
- 前端嵌入式一体化
- 基于深度学习架构的算法
- 集成很多其他配套设备或平台以实现更多功能
在车牌识别技术及其应用场景上，基于多年视频领域的技术经验积累，将AI检测、智能识别技术融合到各个视频应用场景中，以满足用户的多元化业务需求。如EasyCVR具有AI人脸识别、车牌识别、语音对讲、云台控制、声光告警、监控视频分析与数据汇总的能力。
此外，软硬一体的EasyCVR智能边缘网关设备可提供多协议的设备接入、采集、AI智能检测与识别、处理、分发等服务。通过对视频监控场景中的人、车、物进行抓拍、检测与识别，对异常情况进行智能提醒和通知，可广泛应用于安防监控、智能分析、通行核验等场景。