新疆停車管理收費係統在智能交通中的應用與發展分析，車牌識別是從數字圖像中搜索車牌所在位置，然後辨識出車牌內容的一項模式識別(PatternRecognition)技術。在上世紀80年代，由於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於實用，其中的一些問題雖然對進化了幾千萬年的人腦來說是舉手之勞，但借助計算機自動完成卻仍不現實，而車牌識別問題的難度則較為適中，相應的社會需求、實用價值又非常巨大，因此經過十餘年科研和實踐的反複磨練，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年可以認為是車牌識別的技術成熟階段，從2000年以來的十年，則可以認為是車牌識別的產品成熟階段。今天，麻豆一级AV片談到車牌識別，已不再局限於技術本身，更多的是指以停車管理收費係統技術為核心的一整套係統，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麵進行剖析：

1.在車輛觸發機製上，“視頻觸發”和“外部觸發”一直並行發展，視頻觸發的優點在於不需要其他設備輔助，提高係統的集成度和易用性，而主要的不足在於對惡劣天氣、環境的敏感，此外一些大型車輛(比如公交、大型貨車、翻鬥車等)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於觸發穩定，施工和後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麵的短板。

2.在圖像抓拍環節，從最初的工控機外接相機方式，發展為嵌入式識別儀再發展為智能一體機，可以看到圖像的分辨率越來越高，平台的體積、功耗越來越小，呈現出明顯的集成化趨勢。而且，由於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。

3.車牌識別算法的發展則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。

車牌識別產品在智能交通中的應用情況

作為智能交通領域發現、確定車輛身份的最主要手段，車牌識別是智能交通的核心技術之一，很多應用都和車牌識別產品密不可分，基本分為以下幾類：

1.基本應用

闖紅燈抓拍和卡口係統(旅行時間可以看作是對卡口係統的一種資源整合)是車牌識別最基本的應用場景。在模式識別領域，根據對待檢測目標輸入信號的可控程度可將場景分為“全可控場景”和“不可控場景”，闖紅燈抓拍和卡口係統中對待識別的目標車輛的出現位置、時機、光照環境都進行了全麵的把控，因此屬於比較典型的“全可控場景”，車牌識別的可靠性是各類相關應用中最高的。相應的，車牌識別，移動(車載)卡口以及利用普通的監控相機獲得的畫麵來進行的車牌識別應用，對車牌識別算法的穩定性要求就要高的多。

2.擴展應用

由於停車管理收費係統技術已經比較成熟，在某些智能交通產品中，一些並非以車牌為目的的應用也可能借助車牌識別來完成。例如車輛的視頻測速，由於高穩定性的車輛外形檢測算法的研發難度較高，利用車牌的移動速度來估算車輛速度就成為了另一種選擇，不過車牌可以辨識的區域往往隻在畫麵的下沿，跟蹤的距離有限，因此這種測速方法的精度會受到影響。與此類似的還有利用根蹤車牌來識別車輛的違法變道或拐彎的行為。

此外，有一些擴展應用雖然客戶的需求切實存在，停車管理收費係統，但現有產品所使用的技術還不夠成熟。例如，車輛顏色和車型的識別。人眼自身具有很強的顏色自糾正能力，而相機成像的顏色受外界環境、光源的影響較大，因此顏色特征在模式識別中一般被認為是較不穩定的特征，加上有些車輛本身存在多種顏色或易混淆的顏色(比如藍和黑、紫和紅等)，車輛顏色和車型識別的實際準確率往往在70%~80%間，甚至更低。用戶在選擇產品時需有一定的心理預期。

3.觸及車牌識別局限性的應用

隨著停車管理收費係統技術的普及，客戶對於車牌識別寄予的期望也越來越高，一些非常有實用價值的應用問題被提出，但麵對這些新應用，麻豆一级AV片首先需要正視車牌識別自身的局限性：

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