多光譜成像技術(shù)為車牌識(shí)別應(yīng)對(duì)復(fù)雜光照和惡劣環(huán)境提供新方案。傳統(tǒng)攝像頭依賴可見光成像，在夜間、雨霧等場(chǎng)景下識(shí)別效果不佳，而多光譜車牌識(shí)別攝像頭集成多個(gè)光譜通道（可見光、近紅外、短波紅外）。近紅外光譜可穿透霧霾、沙塵，清晰捕捉車牌輪廓；短波紅外對(duì)水具有強(qiáng)穿透性，在暴雨天氣下仍能獲取車牌圖像。通過多光譜數(shù)據(jù)融合算法，系統(tǒng)自動(dòng)選取好光譜圖像進(jìn)行處理，再結(jié)合深度學(xué)習(xí)模型識(shí)別車牌字符。在隧道出入口、沙漠公路等極端環(huán)境測(cè)試中，采用多光譜技術(shù)的車牌識(shí)別準(zhǔn)確率從傳統(tǒng)的 78% 提升至 96%，有效解決了特殊場(chǎng)景下的識(shí)別難題。?車牌識(shí)別技術(shù)不斷創(chuàng)新，準(zhǔn)確度高、響應(yīng)快，為智慧交通發(fā)展添磚加瓦?；窗彩懈咔遘嚺谱R(shí)別SDK

在智慧停車場(chǎng)系統(tǒng)中，車牌識(shí)別技術(shù)構(gòu)建起從入口到出口的全自動(dòng)化管理閉環(huán)。車輛駛?cè)肴肟跁r(shí)，攝像頭自動(dòng)抓拍車牌，系統(tǒng)快速識(shí)別并與云端數(shù)據(jù)庫(kù)比對(duì)：對(duì)于固定用戶，車牌信息關(guān)聯(lián)至預(yù)付費(fèi)賬戶，實(shí)現(xiàn)不停車快速通行；臨時(shí)車輛則自動(dòng)生成入場(chǎng)記錄，同步顯示剩余車位信息和停車指引。車輛停放期間，車牌識(shí)別與車位引導(dǎo)系統(tǒng)聯(lián)動(dòng)，通過車位攝像頭二次確認(rèn)車牌，準(zhǔn)確記錄車輛位置。離場(chǎng)時(shí)，出口攝像頭再次識(shí)別車牌，系統(tǒng)根據(jù)停車時(shí)長(zhǎng)自動(dòng)計(jì)費(fèi)，支持掃碼支付、無感支付（如 ETC、微信免密）等多種結(jié)算方式，整個(gè)過程無需人工干預(yù)，平均通行效率提升至 2 秒 / 車，明顯減少排隊(duì)擁堵，提升停車場(chǎng)運(yùn)營(yíng)效率和用戶體驗(yàn)。?無錫市視頻流車牌識(shí)別系統(tǒng)車牌識(shí)別助力校園安全管理，準(zhǔn)確記錄車輛軌跡，筑牢安全防線。

為應(yīng)對(duì)暴雨、暴雪、沙塵等極端惡劣天氣對(duì)車牌識(shí)別的影響，研發(fā)出針對(duì)性的極端優(yōu)化技術(shù)。在硬件方面，采用防水防塵等級(jí)達(dá) IP68 的攝像頭，并配備自動(dòng)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(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的圖像修復(fù)技術(shù)，針對(duì)被雨水模糊、積雪覆蓋的車牌圖像，自動(dòng)生成清晰的車牌內(nèi)容。同時(shí)，利用毫米波雷達(dá)與車牌識(shí)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(shí)別。經(jīng)測(cè)試，在沙塵暴天氣（能見度低于 50 米）中，優(yōu)化后的車牌識(shí)別系統(tǒng)仍能保持 85% 以上的識(shí)別準(zhǔn)確率，有效保障惡劣天氣下交通管理的正常運(yùn)行。?

在保障車牌識(shí)別數(shù)據(jù)應(yīng)用的同時(shí)，隱私增強(qiáng)計(jì)算技術(shù)保護(hù)車主個(gè)人信息安全。聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架下，不同機(jī)構(gòu)（如停車場(chǎng)、交通部門）在不共享原始車牌數(shù)據(jù)的前提下，聯(lián)合訓(xùn)練車牌識(shí)別模型，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù) “可用不可見”。差分隱私技術(shù)則在數(shù)據(jù)發(fā)布時(shí)添加可控噪聲，隱藏車主敏感信息，確保數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)特征的同時(shí)保護(hù)個(gè)體隱私。同態(tài)加密技術(shù)允許在加密數(shù)據(jù)上進(jìn)行車牌識(shí)別計(jì)算，如在加密的車牌圖像上直接運(yùn)行識(shí)別算法，解決后獲取結(jié)果，避免數(shù)據(jù)在明文狀態(tài)下泄露，為車牌識(shí)別數(shù)據(jù)的合規(guī)應(yīng)用提供技術(shù)保障。?車牌識(shí)別技術(shù)助力校園接送，家長(zhǎng)車輛準(zhǔn)確匹配班級(jí)。

在智能交通的車路協(xié)同體系中，車牌識(shí)別作為關(guān)鍵感知節(jié)點(diǎn)，與路側(cè)單元（RSU）、車載終端（OBU）實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)交互。當(dāng)車輛進(jìn)入識(shí)別區(qū)域，車牌識(shí)別系統(tǒng)不獲取車牌信息，還將車輛速度、行駛方向等數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)上傳至路側(cè)控制中心。通過與車路協(xié)同系統(tǒng)聯(lián)動(dòng)，可實(shí)現(xiàn)信號(hào)燈優(yōu)先控制 —— 針對(duì)公交、急救等特種車輛，系統(tǒng)根據(jù)車牌信息提前調(diào)整前方信號(hào)燈配時(shí)，保障其快速通行；在擁堵路段，基于車牌識(shí)別的車流量數(shù)據(jù)，路側(cè)系統(tǒng)可向車載終端推送好繞行路線。此外，車牌識(shí)別與自動(dòng)駕駛車輛的 V2I（車與基礎(chǔ)設(shè)施）通信結(jié)合，能為無人車提供準(zhǔn)確身份驗(yàn)證與通行權(quán)限管理，推動(dòng)智能交通系統(tǒng)向自動(dòng)化、高效化邁進(jìn)。?車牌識(shí)別賦能港口物流，讀取集裝箱車輛信息，助力貨物運(yùn)輸有序流轉(zhuǎn)。常州市視頻流車牌識(shí)別調(diào)試

車牌識(shí)別+車位引導(dǎo)，商場(chǎng)停車場(chǎng)日均周轉(zhuǎn)率提升40%?；窗彩懈咔遘嚺谱R(shí)別SDK

量子計(jì)算的強(qiáng)大算力為車牌識(shí)別帶來改造性突破。傳統(tǒng)車牌識(shí)別算法在處理海量車牌圖像數(shù)據(jù)時(shí)，計(jì)算效率較低，而量子計(jì)算通過量子比特的并行計(jì)算特性，可大幅縮短車牌識(shí)別的時(shí)間。基于量子計(jì)算的車牌識(shí)別系統(tǒng)，能夠在瞬間完成對(duì)數(shù)十萬(wàn)張車牌圖像的特征提取和比對(duì)，適用于大型交通樞紐、好交通監(jiān)控中心等需要處理海量數(shù)據(jù)的場(chǎng)景。此外，量子計(jì)算還可優(yōu)化車牌識(shí)別的深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練過程，減少訓(xùn)練時(shí)間和計(jì)算資源消耗，加速算法迭代升級(jí)，使車牌識(shí)別系統(tǒng)在復(fù)雜場(chǎng)景下的識(shí)別準(zhǔn)確率和響應(yīng)速度得到明顯提升。?淮安市高清車牌識(shí)別SDK