自动车牌识别 (ALPR) 是技术发展的现在，而不是未来，它具有广泛的应用，从交通执法到追踪被盗车辆。这项技术逐年改进，直到机器学习 (ML)和深度学习 (DL) 发现了新的进步方式。

正如全球对车牌识别技术的预测一样，美国市场将出现显着增长。预计到 2023 年将达到35.7 亿美元。

对于您的企业来说，拥有量身定制的 ALPR 解决方案意味着在传统方法中注入技术。基于技术的方法可以为您提供高级数据处理能力、优化日常任务的方法以及最先进的工具，以加快产出并为工作流程增加价值。

那么，车牌识别技术是如何工作的呢？请继续阅读，了解其工作原理以及在何处应用定制 ALPR 解决方案以获得更好的回报。

ALPR 依赖于硬件和软件组件

ALPR 允许扫描特定州内所有已注册车辆的车牌。然后需要使用分析软件根据每个州的车牌代码对车牌进行分类（例如，在马萨诸塞州，代码为 M）。然后，这些数据可用于多种用途：安全和监控、交通管理、收费、停车控制或地图上的车辆位置。

ALPR 系统的一个重要组成部分是摄像头。摄像头可以捕捉停止或移动车辆的车牌号，并帮助识别可疑车辆。该摄像头可以放置在固定物体上或安装在车辆上。

固定式 ALPR 摄像机

固定式 ALPR 摄像头放置在固定位置，可以记录进入道路特定区域的所有车辆。当监控有两条或多条车道且每条车道都有对向车辆的道路时，这可能尤其困难。由于一次只有一个摄像头捕获数据，驾驶员很容易被交通摄像头忽视，而摄像头也不会捕捉到任何事故。解决这个问题的最佳方法是在不同位置安装多个 ALPR 摄像头，同时进行记录。

最重要的是，ALPR 摄像机能够拍摄车辆的短视频。该视频可以立即上传到中央服务器，以便将所有信息保存在一个地方，以供日后查看。

移动 ALPR 摄像机

移动式 ALPR 摄像机经常安装在警车上。例如，它们可以在车辆停放时拍摄车牌、时间和日期，或者帮助警方监控市民警觉的城市区域。摄像机可以在一天中的任何时间和任何天气条件下进行记录。因此，它们具有多种用途，涉及交通和高速公路管理、犯罪预防和追踪、被盗车辆检测、被盗或丢失车牌的追回等等。

摄像机记录的 ALPR 数据并非私密数据，不会向任何第三方提供任何个人信息。ALPR 数据库中的数据存储期限通常为五年。

计算机视觉和 OCR 车牌识别技术

分析软件将静态图像和视频转换为机器可读的字符。机器学习模型（包括支持车牌识别技术的模型）需要大量数据。ALPR 系统通过模型训练提供足够的数据。光学字符识别 (OCR) 算法是定制 ALPR 解决方案的基础。

OCR 是一项强大而复杂的技术。它依赖于一个高质量的图像数据库，该数据库收集了多幅图像，从而使算法能够在两幅图像之间找到匹配项。能够处理特定字体、颜色、两行或更多行以及模糊图像的顶级软件是加快人工操作员工作速度的好方法，因为该算法可以以高出许多倍的效率完成操作。OCR 过程由六种算法组成，这些算法结合在一起可确保准确的输出。

图像采集

车牌图像捕获和图像识别之间存在差异。对于通过相机识别图像，计算机视觉技术负责。它是一种允许自动处理静态图像或视频并根据场景中的位置识别图像或视频帧中的对象的方法。计算机视觉工具基于一组预定义的规则工作，并处理在车辆图像中查找模式或识别对象。例如，如果图像中有几辆车，则在中间和顶部，计算机将识别两个车牌。

至于技术堆栈，在 InData Labs，我们通常使用 Python 和 OpenCV 库，以便我们训练车牌识别技术的机器视觉算法。

图像定位

对于视频中的每一帧，都有一个定位函数（数学公式）来确定图像中特定区域的含义。拍摄时车辆与摄像头的距离、角度和行驶方向很重要。所有这些都可以用来判断车辆是在行驶还是在等红绿灯。

矩形车牌更容易识别。但是，车辆上可能会有多个矩形物体。为了识别所有矩形物体，算法会考虑有助于将物体识别为车牌的特殊特征。

图像大小、方向和规范化

图像失真是车牌识别算法面临的另一个挑战。任务是将图像调整到最佳尺寸和正确比例。

该算法可同时从多个角度检测多辆车辆。该技术可捕捉的车辆数量取决于所捕获图像的大小。

该算法还需要调节捕获的车牌图像的对比度和亮度。有阈值用于控制这些参数。

行驶中的汽车图像通常比静止汽车的图像更复杂。此外，天气和白天及夜间的环境光条件会导致捕捉到许多模糊的图像。然而，使用先进的定制 ALPR 软件可以帮助解决上述所有挑战。

字符分割

字符分割可以很好地检测出不同类型的所有组成部分。该算法将车牌图像分成几块。它将车牌上的数字分割成字母和数字，并根据颜色、字符之间的距离、字体、结构等参数分割字符。

光学字符识别 (OCR)

此时，捕获的图像已准备好转换为字母数字文本。然后可以将文本用作算法的输入，算法的任务是通过将识别的数字与数据库中存储的数字进行比较来验证信息。

句法与几何分析

通过分析每个识别的数字或字母，算法可以将它们归类到相应的类别中。划分这些类别的标准取决于所捕获车牌的复杂程度。

这些是算法的工作阶段，逐步地使用户接近可用于实现不同业务目标的结果。

利用定制 ALPR 解决方案拓展您的业务

定制的 ALPR 系统在世界各地广受欢迎，可帮助完成许多相关流程。此类解决方案的成功实施取决于国家、地点的具体情况以及车牌使用的标准。

您可以考虑在您的业务中使用的 ALPR 应用包括：

• 管理停车设施。借助自动化解决方案控制大门，可以方便监控车辆进出和付款操作。此外，可以限制某些列出的车辆停车。

• 电子收费。定制的 ALPR 系统可用于监管收费公路、桥梁、隧道等，并向驾驶员收费，从而避免相关人工劳动。

• 出入控制。将更容易监督机场和某些车辆类别受限场所的入境许可证。

• 控制交通流动。ALPR能够读取车牌并收集车辆位置数据，例如，满足高速公路机构的需求。

• 接收警报并预防犯罪。这些系统会在捕获监视名单上的车辆时自动发送通知。

• 交通执法。ALPR简化了驾驶员对遵守交通规则的控制，并有助于获取闯红灯或超速车辆的车牌。

自动车牌识别或车牌号码识别需要高质量的摄像头，这些摄像头必须经过精心设计和调整，以适应不同的条件。摄像头应牢固地安装在车辆上或固定位置，以便能够看到道路和周围环境。