武汉车牌识别：车牌识别技术又一行业性难题被攻破！

     随着智能视觉技术的进步，现在的停车场管理已经渐渐被车牌识别模式取代了刷卡模式，车牌识别模式由于其通行速度快、管理简单等特点也被越来越广泛的应用。

     过去2年，车牌识别技术在获得广泛应用的同时也被广泛诟病，存在着局限性，比如：夜间效果不如白天，雨雪天气识别率下降，除了普通蓝黄牌以外的军警、港澳进出大陆等多样类车牌识别效果不佳等等，这些是该技术当前的瓶颈所在，以下毅博科技就以多样车牌为例介绍车牌识别技术的最新进展。

     据介绍双层黄牌、双层武警车牌、单层武警车牌、武警总队车牌、双层军车车牌牌、单层军牌、大使馆车牌、领事馆车牌、民航车牌、港澳进出大陆车牌等多样车牌的识别受其车牌类型的特殊性影响，在识别技术上有一定难点，主要体现在：

     (1)车牌底色不同，有着蓝底、黄底、白底、黑底、绿底五种颜色;

      (2)车牌样式不同，有着单层，双层之分;

      (3)不同区域有着不同代表的汉字和字母，如成都——川A*****;

      (4)不同的英文字母和汉字组成车牌后五位数;

      (5)需要识别以上4个条件组成N种在不同形态、不同环境下所呈现的车牌。

       由此可见，车牌格式不确定，车牌与字符颜色不确定，字符风格不确定，车牌样本缺乏等原因，都制约着多样车牌识别率的提升。面对多样车牌各研发厂商所用的识别算法有所不同，识别效果也有着一定程度的差别。

      为了达到更好的识别效果，毅博科技在行业中率先突破！“依靠车牌识别一体机在市场广泛布局的优势，获取了大量不同场景下光照，成像等条件，利用3D模型，生成了大量接近真实的多样车牌样本，结合其在公司在嵌入式设备长期积累下的代码强化优势，开发出了基于双神经网络并行的车牌类型深度识别模型，一个神经网络不同场景下自动区分车牌类型，并指导另一个神经网络对车牌号的进行识别，同时降低模型参数数量10倍以上，提升识别速度2倍以上。经历数以万计的采集演练，以确保识别结果的趋于精准性，最终达到综合识别率99.6%” 。有点深奥，不理解没关系，产品都是以效果说话。