人工智能ANPR车牌识别技术，目前面临着哪些挑战和局限性？

由于 ANPR 系统需要相对先进的摄像头、计算能力和软件，很少有人会猜测该技术是由英国警察科学发展处在 40 多年前开发的。

1970 年代后期，在连接伦敦和爱丁堡的 A1 高速公路以及达特福德隧道上进行了试点测试。 1981 年，车牌检测技术帮助逮捕了第一个偷车贼。

当然，这些是安装在道路上的静态系统，而不是移动系统，由于小型化和技术进步，如今的智能警车普遍安装了移动系统。

今天的顶级 ANPR 摄像机可以高可靠性地读取车牌号，即使是在正常道路交通中移动的警车上：即在不断变化的条件下（速度、光照强度或影响能见度的变化天气条件）。 不管困难重重，这个小细节进一步提高了相机读取效率。

互联网连接

基于云的解决方案——顾名思义——需要互联网连接才能工作，因此对于无法连接互联网的项目，它们可能不可行。

“在基于云端的 ANPR 的情况下，事件检测也是一个问题，如果带宽允许受监控区域的连续视频流（因为在这种情况下我们的解决方案使用基于视频分析的触发），则可以避免这种情况。在可访问的基础设施方面以及考虑到经济原因时，这还不现实。 “解决该问题的另一种方法是设置图像预选机制、触发器（如感应回路）或包含某种触发机制的相机，然而，由于价格差异，后一种解决方案可能成本更高 与为 ANPR 提供足够图像质量的标准 IP 摄像机相比。”

摄像头质量

为 ANPR 选择摄像头时的基本经验法则是，如果车牌可以被人眼识别，那么 ANPR 解决方案也能识别它。 话虽如此，由于高速公路上的摄像头通常必须应对崎岖的条件，因此在一些情况下它们无法提供连续清晰的视觉效果。

在所有天气和光照条件下，摄像头图像质量都至关重要，专用的 ANPR 摄像头系统将始终优于其他类型的摄像头，因为它针对 ANPR 图像质量进行了优化，提供了更高的速度，并且不需要任何图像或视频压缩，从而影响图像质量。

摄像头放置角度对于捕捉车牌也是必不可少的。太远或太近都会导致图像无用。同样，安装太高或太低的摄像头也会出现问题。最后，当视觉效果因雨、雾、灰尘或其他此类因素而变得模糊时，ANPR 解决方案将难以识别车牌。需要注意的是，这类问题对任何 ANPR 解决方案都构成了挑战，无论它们位于云端还是边缘。

ANPR 摄像头尚未用作雷达的替代品。然而，配备 ANPR 功能的车辆可以相对容易且经济高效地升级以包含速度检测功能。为现代智能车辆添加此类功能的成本约为当今移动车辆雷达成本的一半。

在荷兰，ANPR 还用于识别逃税者并没收他们的车辆。在英国，一个由 10,000 多个静态和移动 ANPR 摄像机组成的广泛网络每天收集约 5000 万个车牌读数，他们在 12 个月内检测到超过 750,000 辆没有强制保险的车辆。

TSINGSEE青犀视频开发的车牌识别智能停车系统能够有效提升通行效率和体验。典型的示例如EasyCVR视频融合云服务，具有AI人脸识别、车牌识别、语音对讲、云台控制、声光告警、监控视频分析与数据汇总的能力。

车牌识别单元对图像进行处理，定位出车牌位置，再将车牌中的字符分割出来进行识别，之后组成车牌号码输出。相对于传统取卡入场，车牌识别通行免停车、免开窗，提升了B端的用户体验，降低了停车场IC卡片遗失耗损的成本，提升了C端车主的通行效率，实现了车辆快捷的进出停车场。