車牌識別系統(tǒng)(Vehicle License Plate Recognition，VLPR) 是計算機視頻圖像識別技術在車輛牌照識別中的一種應用。車牌識別在高速公路車輛管理中得到廣泛應用，電子收費(ETC)系統(tǒng)中，也是結合DSRC技術識別車輛身份的主要手段。車牌識別技術要求能夠將運動中的汽車牌照從復雜背景中提取并識別出來，通過車牌提取、圖像預處理、特征提取、車牌字符識別等技術，識別車輛牌號、顏色等信息，最新的技術水平為字母和數(shù)字的識別率可達到99.7%，漢字的識別率可達到99%。

　　在停車場管理中，車牌識別技術也是識別車輛身份的主要手段。在深圳市公安局建設的《停車庫(場)車輛圖像和號牌信息采集與傳輸系統(tǒng)技術要求》中，車牌識別技術成為車輛身份識別的主要手段。車牌識別技術結合電子不停車收費系統(tǒng)(ETC)識別車輛，過往車輛通過道口時無須停車，即能夠實現(xiàn)車輛身份自動識別、自動收費。在車場管理中，為提高出入口車輛通行效率，車牌識別針對無需收停車費的車輛(如月卡車、內部免費通行車輛)，建設無人值守的快速通道，免取卡、不停車的出入體驗，正改變出入停車場的管理模式。

　　上世紀90年年代末因交通管理的需求車牌識別系統(tǒng)開始商用，但受限于算法本身的能力，攝像機的成像水平低，效果不佳，所以只取得了少量的應用。早期的車牌識別技術，有兩個主要特點：一是基于傳統(tǒng)算法，二是基于PC端的軟性算法，應用受到了這兩者的限制。

　　2006年后，隨著機器學習特別是深度學習和前端嵌入式算法部署技術的興起與技術成熟，以及芯片算力的大幅度提升，芯片成本的大幅度降低，產品的主流形態(tài)由軟識別變成了車牌識別一體化攝像機，車牌識別技術和應用都取得了極大進步，特別是最近5年，車牌識別已進入全面商用時代。2006年~2014年，車牌識別主要是應用在動態(tài)交通上，包括電子警察、公路卡口和高速公路，2014年后在靜態(tài)交通上面也迎來了大爆發(fā)，包括停車場、路內停車等場景。

　　而到了2018年，車牌識別技術落地的場景不斷細分，出現(xiàn)了智慧工地、智慧加油站、無人值守地磅等復雜場景，這些場景不僅對車牌識別一體機的性能要求更高，也有獨特的個性功能需求，可以預見，未來場景專用車牌識別一體機將會成為車牌識別技術發(fā)展趨勢。

　　幾乎每家車牌識別系統(tǒng)都宣稱擁有高辨識率，但為了避免事后因為雙方對產品認知有差異，而將運作不良的責任互相推托，用戶在采購車牌辨識系統(tǒng)時，不妨要求實地測試，而且測試時間最好超過兩個禮拜，比較能判斷辨識結果是否“言過其實”。因為多變的環(huán)境，兩個禮拜應該可以對于場域可能影響辨識率的情形，大約掌握了八成，如果只是測一天、甚至幾個小時，是無法了解的。

　　另外，車牌辨識既然是“系統(tǒng)”，當中軟硬件架構的好壞，當然會影響“呈現(xiàn)的結果”。至于什么樣的軟件跟硬件，適合什么樣的環(huán)境，這就必須因環(huán)境而異，因為不同的應用環(huán)境，對于辨識率的要求未必相同，而這就必須靠經驗累積。

　　盡管市場上有林林總總的車牌辨識系統(tǒng)，用對產品與架構，可以省去很多的冤枉錢跟時間，但更重要的是，工程商與系統(tǒng)整合商需要多方配合及了解，而不是一味的只看重某廠牌比較好、比較便宜，凡事貨比三家不吃虧。

　　此外，車牌辨識系統(tǒng)能否發(fā)揮最大效用，除了軟件技術之外，與攝影機及現(xiàn)場施工能力，也有很大的關系。使用者可要求廠商至現(xiàn)場勘查后，提出建置規(guī)劃方案，先評估應該架設的地點、攝影機架設角度、是否需要架設輔助光源等，再提出報價，藉由這些動作，除了得以事先評估業(yè)者的能力，用戶本身也可以達到產品學習及教育訓練，日后管理時，會更清楚知道該產品的使用限制及相關因應措施。

　　隨著產品算法與業(yè)者的技術提升，整合早就不是重要的話題，現(xiàn)階段最需要注意的重點反而是“穩(wěn)定度”。穩(wěn)定度的定義是：在一個既定的車速范圍內，不會讓必須達到的準確度，因外在環(huán)境影響而產生過大的誤差。

　　例如一個車牌識別系統(tǒng)在白天有90%以上的準確度，到了傍晚就降到80%，夜間又降到70%，這種不穩(wěn)定的系統(tǒng)，比起全天候平均擁有70%準確度的車牌辨識系統(tǒng)更難于整合。因為使用者會認為，既然白天的辨識率有90%，那全天候的準確率都要達到90%才合理，這樣的規(guī)格還不包括奇怪的環(huán)境干擾(暴雨襲擊、冰雹、濃霧區(qū)段等)，與架設環(huán)境限制(高度限制、風大搖晃限制、不容易遭受人為破壞等)。對于車牌識別系統(tǒng)行業(yè)而言，精確可靠的穩(wěn)定度是非常重要的。

　　當前的車牌識別技術，主要有4個特點：一是前端嵌入式一體化，二是算法基本都是基于深度學習架構;三是前端設備除算法外，還集成了很多原來需要配套設備實現(xiàn)的功能，四是絕大部分采用的都是海思芯片。

　　雖然車牌識別技術這些年取得了飛速的進步，但還未達到普適化通用的程度，要讓車牌識別一體機發(fā)揮最大的作用，各個應用場景的產品還是使用專用的車牌識別相機效果較好。比如高速公路的放在停車場就明顯不太適應，停車場的用在加油站、工地等場景也表現(xiàn)差強人意。

　　現(xiàn)如今車牌識別技術在應用方面已開始由交通領域走向了非交通領域，比如4S店、汽修店、汽車美容店、加油站、地磅、充電樁、工地等領域，這些復雜場景的識別特點、需要集成的應用功能與交通場景存在極大的不同，所以現(xiàn)有的許多適用于動態(tài)交通或者靜態(tài)交通的車牌識別產品，在這些更加細分的復雜場景中使用存在諸多痛點。正是在這樣的背景下，專注于非交通領域的車牌識別技術獲得了越來越多的關注。目前針對智慧車服、智慧工地、智慧加油站、充電樁、地磅等細分場景都已經出現(xiàn)了各個復雜場景專用的車牌識別一體機，針對場景功能需求設計了許多具備亮點的特色功能，如智慧加油站的防爆車牌識別一體機、充電樁防占位車牌識別一體機等。