車牌自動識別技術突破 云平臺控制成本

　　早在2008年，全球車牌自動識別市場價值就已經達到了1.19億美元，根據IMS研究顯示，截止2012年底，該市場已經擴展到了3.5億美元左右。2011年車牌識別達到了年增長率6.9%的成績。隨著市場的發展和用戶需求的不斷變化，車牌識別保持著快速的發展。

　　車牌自動識別技術算法有了很大的提升，從應用情況來看智能化算法與攝像機完美搭配，能夠解決道路交通上遇到的不少難題。也有人預測，2013年車牌識別攝像機供應商將會向中低端市場邁進。

　　車牌識別的技術突破

　　早在1979年就已經出現了車牌識別技術，只不過那時候技術并不是很成熟，汽車銷量不大，因此該技術也無法實現量化操作。當違法現象越來越多時，自動化監控系統幫助警察處理了很多交通事故之后，大家才意識到視頻分析存在的意義。

　　車牌自動識別技術突破云平臺控制成本

　　車牌識別技術不僅可以辨別車牌信息，還能夠提供更為精準的數據信息。例如，某一輛汽車盜用他人機動車號牌，在經過卡口時，車牌系統會抓拍到車輛情況；在聯網的情況下，會與原汽車顏色、品牌等一一校對，一旦發現異常會自動報警。

　　技術突破還在于對圖像的處理。按正常判定來看，一部監控攝像機對應一條車道，如今車牌識別技術和圖像處理能夠提高，因此目前識別系統可應對兩條車道的車輛車牌情況。依靠強大的內核處理器，可處理較大的圖像格式，因此在圖像識別和處理上得到了雙重提升。簡單、有效是視頻識別系統標配的要求。

　　云平臺下的識別系統

　　除了依靠計算機以外，汽車牌照自動識別也可以基于云平臺架構之上，用戶不需要對硬件系統進行維護，通過網絡訪問前端攝像機IP地址或定期發送視頻數據，由第三方管理。云平臺監控系統不會出現額外的費用，可有效控制系統成本，是未來監控系統管理的發展趨勢。

　　正如業內人士所說，"云技術爆發式發展的好處在于節約資源，在面對復雜的監控系統下有效控制了成本支出，保障資產安全性及可靠性。"或許，這也是車牌識別系統面向中低端市場的一個突破口。

　　車牌識別技術的增長空間

　　盡管車牌自動識別機會比比皆是，但是其挑戰仍然存在。以美國為例，車牌形式各種各樣，形狀、圖片和字體也沒有統一的規范。一點車輛可跨國駛入，監控系統面對其他國家或區域的車牌信息時，具體的語言文字也有所不同，攝像機算法必須更為復雜和精準。盡管識別技術已達到爐火純青的地步，但是目前車牌識別阿拉伯語仍具有很大的挑戰。毫不夸張地說，這些字母的難度高于中國的草書。

　　目前，有關部門要求監控系統的準確率高達99%以上。然而，只有通過定期維護和校準的系統的質量可以達到99%的識別率。監控鏡頭一個微小的角度轉動都可以影響到識別準確率。據工程商介紹，國內路口車牌識別準確率在90%以上，顯然國內車牌識別技術還有很大的提升。

　　如果有一天車牌識別能夠進入中低端市場，那么車庫開門機也會成為可能。讓終端用戶感受到科技含量最高的監控系統。

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