為應(yīng)對暴雨、暴雪、沙塵等極端惡劣天氣對車牌識別的影響，研發(fā)出針對性的極端優(yōu)化技術(shù)。在硬件方面，采用防水防塵等級達(dá) IP68 的攝像頭，并配備自動加熱鏡片，防止雨雪在鏡頭表面結(jié)冰或沙塵附著；在軟件算法上，引入基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的圖像修復(fù)技術(shù)，針對被雨水模糊、積雪覆蓋的車牌圖像，自動生成清晰的車牌內(nèi)容。同時，利用毫米波雷達(dá)與車牌識別攝像頭的數(shù)據(jù)融合，在能見度極低的情況下，通過雷達(dá)獲取車輛輪廓信息輔助定位車牌位置，再結(jié)合圖像增強(qiáng)算法進(jìn)行識別。經(jīng)測試，在沙塵暴天氣（能見度低于 50 米）中，優(yōu)化后的車牌識別系統(tǒng)仍能保持 85% 以上的識別準(zhǔn)確率，有效保障惡劣天氣下交通管理的正常運(yùn)行。?準(zhǔn)確車牌識別，讓園區(qū)安防更智能，車輛管理輕松又高效，守護(hù)每一份安全。常州市出入口車牌識別解決方案

智能環(huán)衛(wèi)管理借助車牌識別技術(shù)實(shí)現(xiàn)環(huán)衛(wèi)車輛的高效調(diào)度。環(huán)衛(wèi)車輛安裝車牌識別標(biāo)簽，在城市道路、垃圾處理站點(diǎn)等區(qū)域，部署車牌識別攝像頭。系統(tǒng)通過識別車牌，實(shí)時掌握每輛環(huán)衛(wèi)車輛的位置、行駛狀態(tài)和作業(yè)進(jìn)度，如垃圾清運(yùn)車的裝載量、清掃車的清掃路線完成情況等。根據(jù)這些數(shù)據(jù)，智能調(diào)度系統(tǒng)可合理分配車輛任務(wù)，避免重復(fù)作業(yè)或作業(yè)盲區(qū)；當(dāng)某區(qū)域垃圾量激增時，自動調(diào)度附近的環(huán)衛(wèi)車輛前往處理。車牌識別還可用于監(jiān)控環(huán)衛(wèi)車輛的油耗、行駛里程等數(shù)據(jù)，輔助優(yōu)化車輛維護(hù)計(jì)劃，降低運(yùn)營成本，提升城市環(huán)衛(wèi)作業(yè)的智能化水平。?蘇州市出入口車牌識別SDK車牌識別技術(shù)助力校園接送，家長車輛準(zhǔn)確匹配班級。

隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，車牌識別從傳統(tǒng)模板匹配升級為 AI 驅(qū)動的智能識別。基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的端到端模型，通過大量車牌圖像數(shù)據(jù)訓(xùn)練，可自動學(xué)習(xí)車牌的紋理、顏色和字符特征，無需人工設(shè)計(jì)特征提取規(guī)則。例如，YOLO（You Only Look Once）系列算法實(shí)現(xiàn)了車牌的實(shí)時檢測與識別，單張圖像處理速度需 30 毫秒；Transformer 架構(gòu)引入注意力機(jī)制，增強(qiáng)對復(fù)雜背景下車牌的定位能力。此外，AI 算法還賦予車牌識別系統(tǒng)行為分析功能，通過追蹤車輛軌跡、識別異常停留或逆行等行為，自動觸發(fā)報(bào)警并推送至管理平臺，在智慧城市、安防預(yù)警等領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。?

隨著低空經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，車牌識別技術(shù)逐漸向低空飛行器管理領(lǐng)域延伸。在無人機(jī)物流配送站、低空飛行起降點(diǎn)，對掛載車牌標(biāo)識的無人機(jī)進(jìn)行識別管理。車牌識別系統(tǒng)通過高清攝像頭捕捉無人機(jī)的車牌信息，關(guān)聯(lián)無人機(jī)的飛行任務(wù)、所屬企業(yè)、操作人員等數(shù)據(jù)。當(dāng)無人機(jī)起飛、降落或飛行過程中，系統(tǒng)實(shí)時監(jiān)控其飛行軌跡，確保無人機(jī)在規(guī)定的空域內(nèi)活動。若發(fā)現(xiàn)無人機(jī)違規(guī)飛行（如進(jìn)入禁飛區(qū)、超范圍飛行），系統(tǒng)立即發(fā)出警報(bào)，并將無人機(jī)的車牌信息和違規(guī)行為推送至監(jiān)管部門，實(shí)現(xiàn)對低空飛行器的有效監(jiān)管，保障低空飛行安全有序。?先進(jìn)的車牌識別設(shè)備，適應(yīng)各種復(fù)雜環(huán)境，準(zhǔn)確識別每一輛車，值得信賴。

為滿足嵌入式設(shè)備、移動終端等邊緣計(jì)算場景的需求，車牌識別模型向輕量化方向發(fā)展。通過模型剪枝、量化、知識蒸餾等技術(shù)，壓縮深度學(xué)習(xí)模型的參數(shù)規(guī)模，在保持高識別準(zhǔn)確率的前提下，將模型體積縮小至原有的 1/10。輕量化車牌識別模型可部署在智能行車記錄儀、移動執(zhí)法終端等設(shè)備中，實(shí)現(xiàn)本地實(shí)時識別，無需依賴云端服務(wù)器。例如，交警手持的移動終端集成輕量化車牌識別模型后，可在現(xiàn)場快速查詢車輛違章信息、核實(shí)車主身份，執(zhí)法效率提升 40%，同時減少網(wǎng)絡(luò)傳輸壓力，保障數(shù)據(jù)安全與隱私。?車牌識別技術(shù)賦能共享停車，盤活閑置車位資源，緩解停車難。南京市停車場車牌識別解決方案

選擇好的車牌識別解決方案，提升車輛管理效率，打造智能化新場景。常州市出入口車牌識別解決方案

車牌識別與生物特征識別（如人臉識別、指紋識別）的多模態(tài)融合，為車輛管理提供更安全、便捷的解決方案。在好停車場、私人車庫等場所，車主不可以通過車牌識別進(jìn)入，還能結(jié)合人臉識別驗(yàn)證身份，雙重認(rèn)證確保只有授權(quán)人員能夠進(jìn)入。在物流運(yùn)輸中，司機(jī)駕駛車輛進(jìn)入園區(qū)時，需通過車牌識別驗(yàn)證車輛身份，同時進(jìn)行指紋識別確認(rèn)司機(jī)身份，防止車輛被他人冒用。多模態(tài)融合技術(shù)有效彌補(bǔ)了單一識別方式的不足，提高身份驗(yàn)證的準(zhǔn)確性和安全性，降低非法入侵風(fēng)險(xiǎn)，尤其適用于對安全等級要求較高的場景。?常州市出入口車牌識別解決方案