车牌自动识别技术突破 云平台控制成本

　　早在2008年，全球车牌自动识别市场价值就已经达到了1.19亿美元，根据IMS研究显示，截止2012年底，该市场已经扩展到了3.5亿美元左右。2011年车牌识别达到了年增长率6.9%的成绩。随着市场的发展和用户需求的不断变化，车牌识别保持着快速的发展。

　　车牌自动识别技术算法有了很大的提升，从应用情况来看智能化算法与摄像机完美搭配，能够解决道路交通上遇到的不少难题。也有人预测，2013年车牌识别摄像机供应商将会向中低端市场迈进。

　　车牌识别的技术突破

　　早在1979年就已经出现了车牌识别技术，只不过那时候技术并不是很成熟，汽车销量不大，因此该技术也无法实现量化操作。当违法现象越来越多时，自动化监控系统帮助警察处理了很多交通事故之后，大家才意识到视频分析存在的意义。

　　车牌自动识别技术突破云平台控制成本

　　车牌识别技术不仅可以辨别车牌信息，还能够提供更为精准的数据信息。例如，某一辆汽车盗用他人机动车号牌，在经过卡口时，车牌系统会抓拍到车辆情况；在联网的情况下，会与原汽车颜色、品牌等一一校对，一旦发现异常会自动报警。

　　技术突破还在于对图像的处理。按正常判定来看，一部监控摄像机对应一条车道，如今车牌识别技术和图像处理能够提高，因此目前识别系统可应对两条车道的车辆车牌情况。依靠强大的内核处理器，可处理较大的图像格式，因此在图像识别和处理上得到了双重提升。简单、有效是视频识别系统标配的要求。

　　云平台下的识别系统

　　除了依靠计算机以外，汽车牌照自动识别也可以基于云平台架构之上，用户不需要对硬件系统进行维护，通过网络访问前端摄像机IP地址或定期发送视频数据，由第三方管理。云平台监控系统不会出现额外的费用，可有效控制系统成本，是未来监控系统管理的发展趋势。

　　正如业内人士所说，"云技术爆发式发展的好处在于节约资源，在面对复杂的监控系统下有效控制了成本支出，保障资产安全性及可靠性。"或许，这也是车牌识别系统面向中低端市场的一个突破口。

　　车牌识别技术的增长空间

　　尽管车牌自动识别机会比比皆是，但是其挑战仍然存在。以美国为例，车牌形式各种各样，形状、图片和字体也没有统一的规范。一点车辆可跨国驶入，监控系统面对其他国家或区域的车牌信息时，具体的语言文字也有所不同，摄像机算法必须更为复杂和精准。尽管识别技术已达到炉火纯青的地步，但是目前车牌识别阿拉伯语仍具有很大的挑战。毫不夸张地说，这些字母的难度高于中国的草书。

　　目前，有关部门要求监控系统的准确率高达99%以上。然而，只有通过定期维护和校准的系统的质量可以达到99%的识别率。监控镜头一个微小的角度转动都可以影响到识别准确率。据工程商介绍，国内路口车牌识别准确率在90%以上，显然国内车牌识别技术还有很大的提升。

　　如果有一天车牌识别能够进入中低端市场，那么车库开门机也会成为可能。让终端用户感受到科技含量最高的监控系统。

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