新疆停车管理收费系统在智能交通中的应用与发展分析，车牌识别是从数字图像中搜索车牌所在位置，然后辨识出车牌内容的一项模式识别(PatternRecognition)技术。在上世纪80年代，由于模式识别领域研究的快速发展，人们开始将车牌识别、指纹识别、人脸识别等典型问题的研究成果付诸于实用，其中的一些问题虽然对进化了几千万年的人脑来说是举手之劳，但借助计算机自动完成却仍不现实，而车牌识别问题的难度则较为适中，相应的社会需求、实用价值又非常巨大，因此经过十余年科研和实践的反复磨练，车牌识别已经成长为现代社会中最普及、最成熟的模式识别技术之一。

如果说从20世纪80年代到2000年可以认为是车牌识别的技术成熟阶段，从2000年以来的十年，则可以认为是车牌识别的产品成熟阶段。今天，我们谈到车牌识别，已不再局限于技术本身，更多的是指以停车管理收费系统技术为核心的一整套系统，包括了车辆触发、图像抓拍、车牌识别、业务应用四个基本环节。而车牌识别产品的发展也可以从这几个方面进行剖析：

1.在车辆触发机制上，“视频触发”和“外部触发”一直并行发展，视频触发的优点在于不需要其他设备辅助，提高系统的集成度和易用性，而主要的不足在于对恶劣天气、环境的敏感，此外一些大型车辆(比如公交、大型货车、翻斗车等)的触发时机的掌握上也有一定难度，但这些问题正逐渐被智能识别算法的进步所克服。外部触发的优点主要在于触发稳定，施工和后期维护的成本相对较高，但从最早的地埋线圈到地磁触发的出现也一定程度上克服了外部触发固有的施工难度和寿命方面的短板。

2.在图像抓拍环节，从最初的工控机外接相机方式，发展为嵌入式识别仪再发展为智能一体机，可以看到图像的分辨率越来越高，平台的体积、功耗越来越小，呈现出明显的集成化趋势。而且，由于图像分辨率的迅速提高，目前的车牌识别实际上已经不再是“抓拍”图片，而是直接从视频中抽取合适的帧进行分析。

3.车牌识别算法的发展则主要体现在识别指标的逐渐逼近和对环境适应能力的提高，目前主流车牌识别厂商的常规识别率都稳定在95%以上，对光照、天气、成像的适应能力也越来越强。

车牌识别产品在智能交通中的应用情况

作为智能交通领域发现、确定车辆身份的最主要手段，车牌识别是智能交通的核心技术之一，很多应用都和车牌识别产品密不可分，基本分为以下几类：

1.基本应用

闯红灯抓拍和卡口系统(旅行时间可以看作是对卡口系统的一种资源整合)是车牌识别最基本的应用场景。在模式识别领域，根据对待检测目标输入信号的可控程度可将场景分为“全可控场景”和“不可控场景”，闯红灯抓拍和卡口系统中对待识别的目标车辆的出现位置、时机、光照环境都进行了全面的把控，因此属于比较典型的“全可控场景”，车牌识别的可靠性是各类相关应用中最高的。相应的，车牌识别，移动(车载)卡口以及利用普通的监控相机获得的画面来进行的车牌识别应用，对车牌识别算法的稳定性要求就要高的多。

2.扩展应用

由于停车管理收费系统技术已经比较成熟，在某些智能交通产品中，一些并非以车牌为目的的应用也可能借助车牌识别来完成。例如车辆的视频测速，由于高稳定性的车辆外形检测算法的研发难度较高，利用车牌的移动速度来估算车辆速度就成为了另一种选择，不过车牌可以辨识的区域往往只在画面的下沿，跟踪的距离有限，因此这种测速方法的精度会受到影响。与此类似的还有利用根踪车牌来识别车辆的违法变道或拐弯的行为。

此外，有一些扩展应用虽然客户的需求切实存在，停车管理收费系统，但现有产品所使用的技术还不够成熟。例如，车辆颜色和车型的识别。人眼自身具有很强的颜色自纠正能力，而相机成像的颜色受外界环境、光源的影响较大，因此颜色特征在模式识别中一般被认为是较不稳定的特征，加上有些车辆本身存在多种颜色或易混淆的颜色(比如蓝和黑、紫和红等)，车辆颜色和车型识别的实际准确率往往在70%~80%间，甚至更低。用户在选择产品时需有一定的心理预期。

3.触及车牌识别局限性的应用

随着停车管理收费系统技术的普及，客户对于车牌识别寄予的期望也越来越高，一些非常有实用价值的应用问题被提出，但面对这些新应用，我们首先需要正视车牌识别自身的局限性：

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