车牌识别突破云平台成本 城市交通应用得心应手

车牌(自动)识别系统，简而言之是基于各种图像处理算法，对前端摄像机抓取到的车辆图片进行分析，进而从中提取出诸如车牌号(英汉字符及数字)、车牌颜色，甚至车型、生产厂家、车辆颜色等信息，实现准确锁定车辆“身份”，并与相应车辆的道路行驶信息联系起来，最终实现对上路车辆的智能自动管理。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。

智能交通市场火热

据了解，智能交通在多个发达国家和地区已得到广泛应用。美国智能交通的应用率达到了80%以上，2010年美国的市场规模就已经达到了5000亿美元。日本1998年到2015年的市场规模累计将达到5250亿美元，其中基础设施的投资为750亿美元，车载设备的投资为3500亿美元，服务等领域的投资约为2000亿美元。欧洲智能交通在2010年产生了1000亿欧元左右的经济效益。

2012年，中国城市智能交通市场规模保持了高速增长态势。分析认为，目前我国智能交通已经得到多项政策扶持，未来随着扶持力度加大，市场空间有望进一步打开，产业链相关公司将持续受益。目前，国内从事智能交通行业的企业约有2000多家，主要集中在道路监控、高速公路收费、GPS、地理信息和系统集成环节。投入智能交通产业的企业大体可分为设备提供商、软件开发商、系统集成商和平台运营商。智慧城市建设加速将带动城市智能交通系统发展，而其中集成是智能交通的关键技术，智能交通系统集成商值得关注。

车牌识别技术突破云平台控制成本

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。

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。

车牌(自动)识别系统，简而言之是基于各种图像处理算法，对前端摄像机抓取到的车辆图片进行分析，进而从中提取出诸如车牌号(英汉字符及数字)、车牌颜色，甚至车型、生产厂家、车辆颜色等信息，实现准确锁定车辆“身份”，并与相应车辆的道路行驶信息联系起来，最终实现对上路车辆的智能自动管理。

车牌识别系统主要由触发机制、图片抓取以及图片识别三大模块组成。为得到优质的原始图片，需要事件触发与车牌抓取的默契配合，其最终实现的效果将依据所涉硬件设备的性能(摄像机、镜头、图像处理芯片、抓拍控制机构、触发和照明及控制设备等)、图像识别算法的优劣、工程架构和安装等，此三部分相辅相成，共同影响着系统最终的识别率以及使用效果。

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。

城市交通应用得心应手

近年来，随着社会经济的快速发展，机动车数量的迅速增长，公路运输变得越来越繁忙。交通管理现状和需求的矛盾进一步加剧，与交通相关的刑事和治安案件也逐年上升。在此情况下，如何利用先进的科技手段，增强公安管理部门对城市内的机动车和驾驶人的查控力度，为打击各类违法犯罪行为提供科技手段，是公安交通管理部门急需解决的问题。

为有效遏制城市内车辆闯红灯违章行为，现在城市内各个路口都在大力安装卡口式的闯红灯违法行为的检测系统，而此系统最重要的组成部分就是车牌识别模块，车牌识别系统主要是确定违法车辆的信息，通过抓拍所有车辆的车牌信息并和公安网的数据库进行比对分析哪些车辆是可疑车辆，减少违法行为的同时也可以控制、减少道路交通事故，应用道路监控设备结合现代信息网络技术，形成道路监控智能化网络系统，更好地提升道路动态管理/控制和满足治安、刑侦、交通管理等新形势的业务需求。

 

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