在城市車輛快速增長的過程中，如何實現對車輛的有效管理成為考驗交通部門的重要因素。早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技術要求》中，車牌識別技術就成為車輛身份識別的主要手段。那么，車牌識別技術是如何實現的?主要有哪幾種應用場景?

車牌識別的實現方式

車牌識別系統有兩種觸發方式，一種是外設觸發，另一種是視頻觸發。

外設觸發工作方式是指采用線圈、紅外或其他檢測器檢測車輛通過信號，車牌識別系統接受到車輛觸發信號后，采集車輛圖像，自動識別車牌，以及進行后續處理。該方法的優點是觸發率高，性能穩定;缺點是需要切割地面鋪設線圈，施工量大。

視頻觸發方式是指車牌識別系統采用動態運動目標序列圖像分析處理技術，實時檢測車道上車輛移動狀況，發現車輛通過時捕捉車輛圖像，識別車牌照，并進行后續處理。視頻觸發方式不需借助線圈、紅外或其他硬件車輛檢測器。該方法的優點是施工方便，不需要切割地面鋪設線圈，也不需要安裝車檢器等零部件，但其缺點也十分顯著，由于算法的極限，該方案的觸發率與識別率較之外設觸發都要低很多。

1)間接法:指通過識別安裝在汽車上的IC卡或條形碼中所存儲的車牌的信息來識別車牌及相關信息。IC卡技術識別準確度高，運行可靠，可以全天候作業，但它整套裝置價格昂貴，硬件設備十分復雜，不適用于異地作業;條形碼技術具有識別速度快、準確度高、可靠性強以及成本較低等優點，但是對于掃描器要求很高。此外，二者都需要制定出全國統一的標準，并且無法核對車、條形碼是否相符，也是技術上存在的缺點，這給在短時間內推廣造成困難。

2)直接法:基于圖像的車牌識別技術屬于直接法，是一種無源型汽車牌照智能識別方法，能夠在無任何專用發送車牌信號的車載發射設備情況下，對運動狀態車輛或靜止狀態車輛的車牌號碼進行非接觸性信息采集并實時智能識別。與間接法識別系統相比，首先，這種系統節省了設備安置及大量資金，從而提高了經濟效益;其次，由于采用了先進的計算機應用技術，所以可提高識別速度，較好地解決實時性問題;再次，它是根據圖像進行識別，所以通過人的參與可以解決系統中的識別錯誤，而其他方法是難以與人交互的。

車牌識別的框架流程

車牌識別系統采用高度模塊化的設計，將車牌識別過程的各個環節各自作為一個獨立的模塊，其系統框架如下所示。

1、車輛檢測跟蹤模塊

車輛檢測跟蹤模塊主要對視頻流進行分析，判斷其中車輛的位置，對圖像中的車輛進行跟蹤，并在車輛位置最佳時刻，記錄該車輛的特寫圖片，由于加入了跟蹤模塊，系統能夠很好地克服各種外界的干擾，使得到更加合理的識別結果，可以檢測無牌車輛并輸出結果。

2、車牌定位模塊

車牌定位模塊是一個十分重要的環節，是后續環節的基礎，其準確性對整體系統性能的影響巨大。車牌系統完全摒棄了以往的算法思路，實現了一種完全基于學習的多種特征融合的車牌定位新算法，適用于各種復雜的背景環境和不同的攝像角度。

3、車牌矯正及精定位模塊

由于受拍攝條件的限制，圖像中的車牌總不可避免存在一定的傾斜，需要一個矯正和精定位環節來進一步提高車牌圖像的質量，為切分和識別模塊做準備。使用精心設計的快速圖像處理濾波器，不僅計算快速，而且利用的是車牌的整體信息，避免了局部噪聲帶來的影響。使用該算法的另一個優點就是通過對多個中間結果的分析還可以對車牌進行精定位，進一步減少非車牌區域的影響。

4、車牌切分模塊

車牌系統的車牌切分模塊利用了車牌文字的灰度、顏色、邊緣分布等各種特征，能較好地抑制車牌周圍其他噪聲的影響，并能容忍一定傾斜角度的車牌。這一算法有利于類似移動式稽查這種車牌圖像噪聲較大的應用。

5、車牌識別模塊

在車牌識別系統中，通常采用多種識別模型相結合的方法來進行車牌識別，構建一種層次化的字符識別流程，可有效地提高字符識別的正確率。另一方面，在字符識別之前，使用計算機智能算法對字符圖像進行前期處理，不僅可盡可能保留圖像信息，而且可提高圖像質量，提高相似字符的可區分性，保證字符識別的可靠性。

6、車牌識別結果決策模塊

識別結果決策模塊，具體地說，決策模塊利用一個車牌經過視野的過程留下的歷史記錄，對識別結果進行智能化的決策。其通過計算觀測幀數、識別結果穩定性、軌跡穩定性、速度穩定性、平均可信度和相似度等度量值得到該車牌的綜合可信度評價，從而決定是繼續跟蹤該車牌，還是輸出識別結果，或是拒絕該結果。這種方法綜合利用了所有幀的信息，減少了以往基于單幅圖像的識別算法所帶來的偶然性錯誤，大大提高了系統的識別率和識別結果的正確性和可靠性。

7、車牌跟蹤模塊

車牌跟蹤模塊記錄下車輛行駛過程中每一幀中該車車牌的位置以及外觀、識別結果、可信度等各種歷史信息。由于車牌跟蹤模塊采用了具有一定容錯能力的運動模型和更新模型，使得那些被短時間遮擋或瞬間模糊的車牌仍能被正確地跟蹤和預測，最終只輸出一個識別結果。

8、在線學習模塊

在以上各個模塊中，使用了大量基于學習的算法，系統特別添加在線學習模塊，采用最新的反饋型學習模型，利用決策模塊和跟蹤模塊得到的車牌質量、車輛軌跡、速度等反饋信息，智能化地更新一些算法參數，使得系統能快速適應新的應用環境。該算法作為已有算法的一個有力補充，將進一步提高系統性能。

應用場景

監測報警

對于納入“黑名單”的車輛，例如：被通緝或掛失的車輛、欠交費車輛、未年檢車輛、肇事逃逸及違章車輛等，只需將其車牌號碼輸入到應用系統中，車牌識別設備安裝于指定的路口、卡口或由執法人員隨時攜帶按需要放置，系統將識讀所有通過車輛的牌照號碼并與系統中的“黑名單”比對，一旦發現指定車輛立刻發出報警信息。

超速違章處罰

車牌識別技術結合測速設備可以用于車輛超速違章處罰，一般用于高速公路。具體應用是：在路上設置測速監測點，抓拍超速的車輛并識別車牌號碼，將違章車輛的牌照號碼及圖片發往各出口;在各出口設置處罰點，用車牌識別設備識別通過車輛并將號碼與已經收到的超速車輛的號碼比對，一旦號碼相同即啟動警示設備通知執法人員處理。

車輛出入管理

將車牌識別設備安裝于出入口，記錄車輛的牌照號碼、出入時間，并與自動門、欄桿機的控制設備結合，實現車輛的自動管理。應用于停車場可以實現自動計時收費，也可以自動計算可用車位數量并給出提示，實現停車收費自動管理節省人力、提高效率。應用于智能小區可以自動判別駛入車輛是否屬于本小區，對非內部車輛實現自動計時收費。在一些單位這種應用還可以同車輛調度系統相結合，自動地、客觀地記錄本單位車輛的出車情況，車牌識別管理系統采用了車牌識別技術，達到不停車、免取卡，有效提高車輛出入通行效率。

高速公路收費管理

在高速路的各個出入口安裝車牌識別設備，車輛駛入時識別車輛牌照將入口資料存入收費系統，車輛到達出口時再次識別其牌照并根據牌照信息調用入口資料，結合出入口資料實現收費管理。這種應用可以實現自動計費并可防止作弊，避免了應收款的流失。

高速公路已開始實施聯網收費，隨著聯網范圍的擴大，不同車型的收費差額也越來越高，司機利用現有收費系統的漏洞通過中途換卡進行逃費的問題將越來越突出，利用車牌識別技術是解決此類問題的根本方法。

計算車輛旅行時間

在交通管理系統中可以將車輛在某條道路的平均旅行時間作為判斷該道路擁堵狀況的一個參數。安裝車牌識別設備于道路的起止點，識讀所有通過車輛并將牌照號碼傳回交通指揮中心，指揮中心的管理系統根據這些結果就可計算出車輛平均旅行時間。

牌照號碼自動登記

車牌識別停車場管理系統將攝像機在入口拍攝的車輛車牌號碼圖象自動識別并轉換成數字信號。做到一卡一車，車牌識別的優勢在于可以把卡和車對應起來，使管理提高一個檔次，卡和車的對應的優點在于長租卡須和車配合使用，杜絕一卡多車使用的漏洞，提高物業管理的效益;同時自動比對進出車輛，防止偷盜事件的發生。升級后的攝像系統可以采集更清晰的圖片，作為檔案保存，可以為一些糾紛提供有力的證據。 方便了管理人員在車輛出場時進行比對，大大增強了系統的安全性。

此外，在城市人口快速增長的今日，人們車輛保有量的迅速上增，加上政府法規的實施，電子收費系統將有望帶動車牌識別市場的增長。據調研顯示，在亞太地區，車牌識別系統將以18.06%(相比其他地區最高)的年復增長率增長，應對目前交通擁堵、警察執法、收費和停車場的快速增長的需求。