隨著人工智能技術的發展以及階段性成熟，越來越多的AI技術逐漸落地應用并為人類的衣食住行等方面提供了極大的便利。它不僅改變了人類的生活及工作方式，也改變了很多行業。無論是在技術成熟度、商業化進程，還是在市場增長速度等方面，人工智能領域已經是當下最熱門的關鍵詞之一。

　　以計算機視覺技術為代表的人工智能也是當前火熱的研究領域之一。在本文中，我們將為大家分享基于計算機視覺的車牌識別技術及其應用。

　　車牌識別技術（Vehicle License Plate Recognition，VLPR），或自動車牌識別（Automatic Number Plate Recognition，ANPR)，是指利用計算機視覺識別技術將運動中的車輛牌號提取并識別（車輛牌號、車牌顏色等信息）。

　　車牌識別技術的應用十分廣泛，比如在停車場、小區、工廠等場景，可以實現自動化車輛進出管理，有效降低人力成本；在交通管理上，車輛識別可以用于道路違章檢測，自動識別定位違章車輛信息，實時檢測記錄道路違章等行為。

　　車牌識別系統包括圖像采集、圖像預處理、車牌定位、字符分割、字符識別、結果輸出這幾大部分。基于前端設備（如：智能攝像頭），將采集到的視頻/圖像傳輸到平臺，進行預處理，結合AI相關算法對車牌進行識別，最終輸出結果，并將其應用到現實場景中。

　　1）圖像采集：通過前端攝像機設備抓拍的圖像或實時視頻流中采集車輛信息。比較常見的例如在停車場、小區等出入口架設的高清攝像機，以及在城市街道上的各類公共區域攝像頭，都可以實時采集視頻和圖像。2）圖像預處理：對采集的圖像進行去噪、二值化、灰度修正等等。因為來自前端攝像機設備采集的圖像，經常受到天氣、光照、攝像機角度等因素的影響，所以需要對采集到的圖像進行預處理，以便能更精準地識別出車牌。3）車牌定位：在圖像中準確定位車牌位置。目前有兩大類車牌定位方式：基于灰度、基于彩色。在實際場景中，由于我國的車牌種類多、顏色組合多樣，一方面各地發放的車牌底色色調略有不同，同時受到光照等因素的影響，采集到的車牌圖像色度變化范圍較大，所以我國車牌識別的定位方法不適宜直接用顏色信息定位。4）字符分割：字符分割算法將車牌圖像分成小塊。根據顏色、字符之間的距離、字體、結構等參數將車牌上的文字、數字、字母分割成單獨的字符。5）字符識別：目前用于車牌字符識別（Optical Character Recognition，OCR）的常用算法包括：模板匹配法、人工神經網絡法、支持向量機法和Adaboost分類法等。6）結果輸出:將識別出來的車牌信息以文本格式輸出，包括車牌號，車牌顏色，車牌類型等，如：車牌號：京AD77972，車牌顏色：綠色結合相關的數據庫，還可以匹配車主信息。比如在小區場景下的應用，結合車牌識別及數據匹配可以得到：車牌號：京AD77972，車牌顏色：綠色，車主：王小明，聯系方式：136 ×××× ××××，住址：和諧小區1棟1單元001號在高速路的各個出入口安裝智能攝像頭設備，車輛駛入駛出時可實時識別出車牌并根據牌照調出車輛及駕駛員相關信息，實現自動計費、收費等功能，極大提高崗位的工作效率。

　　通過停車場出入口安裝的攝像頭及車牌識別技術，實時識別進出的車牌，記錄出入時間，并與自動門、欄桿機進行聯動，實現自動放行、自動計費等智能化的車輛進出管理。

　　車牌識別技術還可以用于道路超速、違章停車、闖紅燈、交通事故等交通管理場景中，實時識別出違章車輛的車牌號碼并匹配數據庫的車輛駕駛員等信息，及時通知執法人員進行處理，節省警力、降低執法人員的工作強度。

　　基于各個卡口、路口等區域布置智能攝像頭和車牌識別技術，實時抓拍和識別經過的車輛，可以協助公安或交通部門抓捕肇事逃逸、被通緝、偷盜、掛失等黑名單車輛、一旦發現指定車輛立刻觸發報警信息。