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　　随着人工智能市场的火热，各个产业都在想着如何变革，首先受到冲击的就是安防行业。目前，停车难问题是非常重视的一个问题，人工智能进入停车行业，演变出来的就是智慧停车了，而车牌识别技术作为智慧停车重要的一环，前景也是不可估量的。

　　针对停车产业的痛点，国内各停车场生产厂商也纷纷提出了各项有利于停车场管理的解决方案，例如车位引导系统、寻车导向系统、车牌识别系统、云停车、ETC电子收费系统、立体车库等各项方案措施。其中车牌识别系统是各项系统得以实现的基础，车牌照是全对车辆身份识别的标记，只有快速、准确的对车牌牌进行识别，才是其他各项停车场管理得以实现的前提。

　　车牌识别系统未来前景广阔，但也离不开三大要素：

　　一、识别率

　　一个车牌识别系统是否实用，重要的指标是识别率。国际交通技术部门做过专门的识别率指标论述，要求是24小时全天候全牌正确识别率85%-95%。为了测试一个车牌识别系统识别率，需要将该系统安装在一个实际应用环境中，全天候运行24小时以上，采集至少1000辆自然车流通行时的车牌照进行识别，并且需要将图像和识别结果存储下来，以便调取查看。然后，还需要得到实际通过的车辆图像以及正确的人工识别结果。

　　二、识别速度

　　识别速度决定了一个车牌识别系统是否能够满足实时实际应用的要求。一个识别率很高的系统，如果需要几秒钟，甚至几分钟才能识别出结果，那么这个系统就会因为满足不了实际应用中的实时要求而毫无实用意义。例如，在高速公路收费中车牌识别应用的作用之一是减少通行时间，速度是这一类应用里减少通行时间、避免车道堵车的有力保障。

　　三、后台管理

　　一个车牌识别系统的后台管理体系，决定了这个车牌识别系统是否好用。必须清楚地认识到重要的一点是识别率达到是不可能的，因为车牌照污损、模糊、遮挡，或者天气也许很糟(下雪﹑冰雹﹑大雾等等)，有一个很好的后台管理，可以很大程度上应对这些情况。

　　车牌识别的技术在安防行业的应用由来已久，技术相对成熟，人工智能的应用提高了车牌识别的准确率。而对于车牌识别算法的厂家来说，如何延伸对目标车辆的识别范围，实现更的识别是市场所需。近年来，车牌识别在高速公路车辆管理中得到广泛应用，电子收费(ETC)系统中，也是结合DSRC技术识别车辆身份的主要手段，未来也将会对车牌识别技术更好的延伸，更好的服务人们。