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近期，人工智能、机器视觉占据着社会的热点话题。作为机器视觉的分支应用领域，车牌识别涉及“图像采集——图像预处理——车牌定位——字符分割——字符识别——结果输出”等一系列流程，人工智能的应用则提高了车牌识别的准确率。现阶段，人工智能落地较为常见的应用，除各类生物识别外，当属车牌识别。
车牌识别市场快速增长
车牌识别利用车辆的动态视频或静态图像对车牌号码和颜色等进行自动识别，其核心算法包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等，完整的车牌识别系统包括图像采集、车辆检测、车牌识别等几部分。
随着城市人口快速增长，人们车辆的保有量的迅速上增，加上政府法规的实施，车牌识别市场增势强劲。据悉，在亚太地区，车牌识别系统将以18.06%的年复增长率增长，应对目前交通拥堵、警察执法、收费和停车场的快速增长的需求。
车牌识别技术应用广泛
目前，车牌识别技术已经应用于多个领域，常见的有交通公路、高速公路收费站以及停车场。
随着我国居民汽车保有量的提升，大众对交通安全也越来越重视。在公路上，很多路口都设置了检测闯红灯等违法行为的检测系统，而这一系统的主要组成部分就是车牌识别模块。通过车牌识别技术，系统可以抓拍经过车辆，筛选出违法车辆，为交警执法提供依据。
而在公路收费站，当有车辆驶入时，车牌识别系统可以识别车辆牌照，并将车牌信息发送到中心管理服务器，不仅可以扣款，还可以与数据库比对，判断被检测车辆是否为可疑车辆，保障了社会公共安全。
在停车场及小区出入口中，车牌识别主要用于记录车辆牌照号码和出入时间，帮助物业或停车场管理人员实现车辆的自动管理，可以节省人力、提高效率。
车牌识别技术有哪些发展潜力？
在智慧停车场中，车位引导与反向寻车技术日益成熟，尽管目前应用较多的是超声波检测技术，但车牌识别的大规模应用仍将是一大趋势。通过车牌识别技术，智能车位视频检测终端检测到车辆时可以自动识别车牌号码，将车位占用状态传输到车位引导屏，从而向车主发布指示。同时将车牌号码与车位图像上传至服务器，用于反向寻车。
另外，车牌识别还可以与云技术结合，推动云停车场的数据整合。通过云平台，车牌识别系统可以在计算量不变的情况下将图像的处理计算分配到图像的处理计算，大大节省了识别所需时间。
过云平台，车牌识别系统可以在计算量不变的情况下将图像的处理计算分配到图像的处理计算，大大节省了识别所需时间。
结语：经过多年的发展，车牌识别技术已是一项较为成熟的技术。随着城市智能交通系统的不断建设与完善，车牌识别也将走向高清化、集成化、智能化，在更多系统中发挥重要作用。
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