車牌識別技術又一行業性難題被攻破

     隨著智能視覺技術的進步，現在的停車場管理已經漸漸被車牌識別模式取代了刷卡模式，車牌識別模式由于其通行速度快、管理簡單等特點也被越來越廣泛的應用。

　　過去2年，車牌識別技術在獲得廣泛應用的同時也被廣泛詬病，存在著局限性，比如：夜間效果不如白天，雨雪天氣識別率下降，除了普通藍黃牌以外的軍警、港澳 進出大陸等多樣類車牌識別效果不佳等等，這些是該技術當前的瓶頸所在，本文將以多樣車牌為例介紹車牌識別技術的最新進展。據行業專家介紹，雙層黃牌、雙層武警車牌、單層武警車牌、武警總隊車牌、雙層軍車車牌牌、單層軍牌、大使館車牌、領事館車牌、民航車牌、港澳進出大陸車牌等多樣車牌的識別受其車牌類型的特殊性影響，在識別技術上有一定難點，主要體現在：

　?。?）車牌底色不同，有著藍底、黃底、白底、黑底、綠底五種顏色；（2）車牌樣式不同，有著單層，雙層之分；（3）不同區域有著不同代表的漢字和字母，如 山東濟南車牌識別——魯A*****；（4）不同的英文字母和漢字組成車牌后五位數；（5）需要識別以上4個條件組成N種在不同形態、不同環境下所呈現的車牌。

　　由此可見，車牌格式不確定，車牌與字符顏色不確定，字符風格不確定，車牌樣本缺乏等原因，都制約著多樣車牌識別率的提升。

　　面對多樣車牌各研發廠商所用的識別算法有所不同，識別效果也有著一定程度的差別。對于常見的藍牌和單層黃牌大家的識別率沒有太大差異，但是對于軍牌，警 牌，領事館等多樣車牌的識別難度較大，行業里雖然也有號稱“識別率高的”，但還沒有誰家車牌識別攝像機能做到同藍牌一樣的識別效果。

　　像?？?、大華、置芯原動等廠商都沒有完全解決多樣車牌的問題，識別率比宣稱的要差很多，就算市場占有率最高的火眼臻睛，多樣車牌一直是硬傷，個別類別的識別率甚至低于50%。據深圳地區的廠商介紹，臻識改善已有一年多。

　　筆者因此專門了解了火眼臻睛的近況，獲悉他們確實在8月份發布了2.0版，宣稱軍 警等多樣車牌的識別率已接近普通民用車牌，達到了99.6%以上。那實際效果如何呢？筆者走訪了行業內幾家知名公司，并到幾個現場進行了實地觀察，發現確 實改善很大，雖然沒有統計識別率，但就以直觀而言，跟民用車牌沒有差別了。

　　在行業中率先突破，怎么做到的呢？臻識科技官方是這樣解釋的：“依靠車牌識別一體 機在市場廣泛布局的優勢，獲取了大量不同場景下光照，成像等條件，利用3D模型，生成了大量接近真實的多樣車牌樣本，同時利用深度學習具有大容量，廣泛適 應性的特點，結合其在嵌入式設備長期積累下的代碼強化優勢，開發出了基于雙神經網絡并行的車牌類型深度識別模型，一個神經網絡不同場景下自動區分車牌類 型，并指導另一個神經網絡對車牌號的進行識別，同時降低模型參數數量10倍以上，提升識別速度2倍以上。經歷數以萬計的采集演練，以確保識別結果的趨于精 準性，最終達到綜合識別率99.6%” 。有點深奧，不理解沒關系，產品都是以效果說話。

　　多樣車牌識別技術的突破對于行業來說，應該是一次質的飛躍，行業領頭羊都花了一年多才解決。當然，是否已經完全解決，需要2-3個月更廣泛的市場驗證。

　　期待車牌識別技術突破更多的難點，對停車生態圈產生實質而深遠的影響。