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現階段人工智能在安防領域最常見的應用主要是車牌識別和人臉識別。2017年，人工智能在逐漸實現產業化，安防將迎來爆發!今天，讓我們來一起看看，人工智能的產業化，對于智慧停車行業有何影響?車牌識別又將如何實現從原理到應用的轉變?
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人工智能來了”，這聽起來可不比“狼來了”的威懾力小!2017年，當人們還在談論著，人工智能將拯救人類還是毀滅人類的時候，一些垂直行業，已經敏感的嗅到了該如何變革，安防就是其中之一。根據前瞻產業研究院《中國互聯網+安防行業發展前景預測與投資戰略規劃分析報告》顯示，近年來，隨著安防需求不斷提升，傳統安防企業借助人工智能、云計算、大數據、物聯網、移動互聯等技術呈現多元化快速發展。讓我們來一起看看，人工智能的產業化，對于智慧停車 有何影響?
科麗圖車牌識別智能停車場系統
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城市智能交通中不可或缺 車牌識別前景被看好
隨著我國城市化進程發展的提速，交通壓力越來越嚴峻，智能化交通管理已成為交通發展的大方向。在汽車領域內，停車這一細分市場始終被認為是萬億級的，尤其是一線城市，停車基本和住房一樣，屬于剛需。針對停車產業的痛點，國家提出了加緊構建智能交通的提議，更好的引導市民出行;國內各知名停車場生產廠商也紛紛提出了各項有利于停車場管理的解決方案;例如車位引導系統、尋車導向系統、車牌識別系統、云停車、ETC電子收費系統、立體車庫等各項方案措施。其中車牌識別系統是各項系統得以實現的基礎，車牌照是全世界唯一對車輛身份識別的標記，只有快速、準確的對車牌牌進行識別，才是其他各項停車場管理得以實現的前提。
那么如何選擇一個好的車牌識別系統就成為解決停車場管理難題的首要任務。從技術上評價一個車牌識別系統，有三個指標，即識別率、識別速度和后臺管理系統。當然，前提是系統要能夠穩定可靠的運行。
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一、車牌識別系統的識別率
一個車牌識別系統是否實用，最重要的指標是識別率。國際交通技術部門做過專門的識別率指標論述，要求是24小時全天候全牌正確識別率85%～95%。為了測試一個車牌識別系統識別率，需要將該系統安裝在一個實際應用環境中，全天候運行24小時以上，采集至少1000輛自然車流通行時的車牌照進行識別，并且需要將車輛牌照圖像和識別結果存儲下來，以便調取查看。然后，還需要得到實際通過的車輛圖像以及正確的人工識別結果。
二、車牌識別系統的識別速度
識別速度決定了一個車牌識別系統是否能夠滿足實時實際應用的要求。一個識別率很高的系統，如果需要幾秒鐘，甚至幾分鐘才能識別出結果，那么這個系統就會因為滿足不了實際應用中的實時要求而毫無實用意義。例如，在高速公路收費中車牌識別應用的作用之一是減少通行時間，速度是這一類應用里減少通行時間、避免車道堵車的有力保障。國際交通技術提出的識別速度是1秒以內，越快越好。
三、車牌識別系統的后臺管理
一個車牌識別系統的后臺管理體系，決定了這個車牌識別系統是否好用。必須清楚地認識到重要的一點是識別率達到100%是不可能的，因為車牌照污損、模糊、遮擋，或者天氣也許很糟，下雪﹑冰雹﹑大霧等等。
結語
毋庸置疑，車牌自動識別系統經過多年的發展，己是一項較為成熟的技術。未來車牌識別技術也將有更廣泛的應用，相信在不久的將來，隨著各地智能交通系統的不斷應用建設，車牌自動識別技術會逐步向高清化、集成化、智能化發展，在各個應用系統中不斷發揮其重要的作用。
