如果說從20世紀80年代到2000年可以認為是車牌識別的技術(shù)成熟階段，從2000年以來的十年，則可以認為是車牌識別的產(chǎn)品成熟階段。今天，我們談到車牌識別，已不再局限于技術(shù)本身，更多的是指以車牌識別技術(shù)為核心的一整套系統(tǒng)，包括了車輛觸發(fā)、圖像抓拍、車牌識別、業(yè)務應用四個基本環(huán)節(jié)。隨著車牌識別系統(tǒng)日漸成熟，其行業(yè)發(fā)展前景逐漸被看好。

　　車牌識別系統(tǒng)日漸成熟

　　眾所周知，車輛號牌是全世界唯一對車輛身份識別的標記，它的特殊性和重要性決定了車牌識別系統(tǒng)成為城市智能交通管理系統(tǒng)中不可或缺的重要組成部分。車牌識別系統(tǒng)為自動化的智能交通管理提供了高效、實用的手段。

　　車牌識別技術(shù)作為交通自動化管理的重要手段，以及車輛檢測系統(tǒng)的一個重要環(huán)節(jié)，并以計算機可處理的形式給出識別結(jié)果，從而使得車輛的電腦化監(jiān)管成為現(xiàn)實，其在交通監(jiān)視和控制中占有很重要的地位。

　　車牌識別系統(tǒng)目前已經(jīng)成熟應用于各類的智能交通、安防系統(tǒng)中，對圖像、視頻中的車輛號牌進行自動的檢測識別.典型的應用系統(tǒng)為：闖紅燈自動監(jiān)測系統(tǒng)，機動車超速監(jiān)測系統(tǒng)，機動車逆行、壓線監(jiān)測系統(tǒng)，移動電子警察系統(tǒng)，治安卡口系統(tǒng)等智能交通系統(tǒng)。

　　車牌識別和移動互聯(lián)被看好

　　分析稱，車牌識別和移動互聯(lián)將是解決停車難問題的有效途徑。車牌識別技術(shù)是計算機視頻圖像識別技術(shù)在車輛牌照識別中的一種應用，是指能夠檢測到受監(jiān)控路面的車輛并自動提取車輛牌照信息(含漢字字符、英文字母、阿拉伯數(shù)字及號牌顏色)進行處理的技術(shù)。車牌識別是現(xiàn)代智能交通系統(tǒng)中的重要組成部分之一，應用十分廣泛。它以數(shù)字圖像處理、模式識別、計算機視覺等技術(shù)為基礎，對攝像機所拍攝的車輛圖像或者視頻序列進行分析，得到每一輛汽車惟一的車牌號碼，從而完成識別過程。通過一些后續(xù)處理手段可以實現(xiàn)停車場收費管理，交通流量控制指標測量，車輛定位，汽車防盜，高速公路超速自動化監(jiān)管、闖紅燈電子警察、公路收費站等等功能。對于維護交通安全和城市治安，防止交通堵塞，實現(xiàn)交通自動化管理有著現(xiàn)實的意義。

　　車牌識別技術(shù)要求能夠?qū)⑦\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(shù)，識別車輛牌號，目前的技術(shù)水平為字母和數(shù)字的識別率可達到96%，漢字的識別率可達到95%。

　　在停車場管理中，車牌識別技術(shù)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(shù)要求》中，車牌識別技術(shù)成為車輛身份識別的主要手段。而移動互聯(lián)系統(tǒng)則是藍卡軟件正在研發(fā)的新產(chǎn)品。該系統(tǒng)主要有移動繳費、城市誘導、車位預定和移動尋車四大功能：當你尋找停車位的時候，系統(tǒng)可以告訴你哪里有空位并可以預定該車位，停車場會為你保留車位。當你取車時，它也可以告訴你車輛停在哪個位置，并告之路線，它最大的特色是可以實現(xiàn)移動支付，即以移動設備，如手機為載體，通過微信等移動平臺實現(xiàn)移動支付，縮短了車輛在停車場出入口處的滯留時間。這樣，車位信息可隨時查詢，車輛的停取效率提高了，出入所花費的時間也大大縮短，停車場出入口擁堵的問題得以緩解。

　　車牌識別走向深入發(fā)展

　　綜合來看，車牌識別產(chǎn)品的競爭將更多的強調(diào)成像、圖像預處理、算法、業(yè)務邏輯等系統(tǒng)各環(huán)節(jié)的相互配合。特別是物理成像以及圖像預處理的水平可能會成為下階段發(fā)展的關(guān)鍵，其原因在于當識別算法的發(fā)展達到一定的高度，短期內(nèi)很難會出現(xiàn)非常突破性的變革，這時如何能夠通過成像、光源、降噪等環(huán)節(jié)來為核心算法掃清障礙就成為了影響產(chǎn)品最終性能的制衡點。此外，與安防行業(yè)整體的發(fā)展相應地，以下幾個趨勢對車牌識別產(chǎn)品的影響也會非常深遠：

　　◇ 更高的分辨率及畫面質(zhì)量

　　作為一種典型的模式識別算法，車牌識別一直期望有更高的圖像分辨率。從這幾年的發(fā)展可以看到，隨著分辨率的提升，單個相機所覆蓋的車道數(shù)量逐漸增加，目前主流車牌識別智能相機已經(jīng)可以單獨覆蓋3個車道，但事實上車牌的大小依然是很大的制約因素，如果相機的分辨率可以提升到千萬量級，車牌識別的識別指標將會更加逼近“幾乎不出錯”的極限，而且車牌識別能夠穩(wěn)定工作的區(qū)域也會明顯增大，一些目前并不特別可靠的擴展應用的效果將得到改觀。除了分辨率提升外，畫面質(zhì)量也是同等重要的問題，近年高清相機的分辨率雖然提升的速度很快，但在動態(tài)范圍的表現(xiàn)上卻差強人意，導致在一些場景下出現(xiàn)亮處細節(jié)和暗處細節(jié)無法兼顧的問題，這將是下階段相機發(fā)展的關(guān)鍵點之一。

　　◇ 更高的計算能力和集成度

　　高清相機的發(fā)展必然導致車牌識別算法需要更大的計算資源，嵌入式平臺核心芯片的更新速度將會直接影響車牌識別產(chǎn)品的形態(tài)以及發(fā)展方向，可以預期，更多的相關(guān)業(yè)務將會更集中的被放置在車牌識別智能相機上。

　　◇ 更高的易用性、更強的適應能力

　　目前車牌識別算法本身的難題主要集中在車牌受到各種干擾時如何保證盡可能準確地識別，例如大型車常見的車牌污損、私家車輛規(guī)避限號的車牌遮擋、光照環(huán)境形成的陰影干擾等等。此外，車牌識別產(chǎn)品的參數(shù)配置一直相對繁瑣，這很大程度上是為了能夠通過精確的調(diào)整相機成像、補光、算法的各個環(huán)節(jié)，來確保達到最好的識別效果。如何利用好高分辨率和高計算能力來降低系統(tǒng)的操作難度，進一步解決這些經(jīng)典的技術(shù)問題，提高系統(tǒng)配置的自動化水平是車牌識別產(chǎn)品下階段需要著重投入的方向。