智慧停车中车牌识别技术如何成为智能交通行业的勤劳小蜜蜂
近年来，车牌识别技术在解决城市交通问题中扮演了越来越重要的角色。面对快速发展的城市停车需求，传统停车服务业遭遇了挑战：寻找停车位、排队等待支付成为常态。正是这种背景下，智能交通行业开始将重心转移到高效、智能化的停车解决方案上，其中，车牌识别技术成为了关键技术之一。
简单来说，车牌识别就是通过图像分割和图像处理技术分析含有车辆号牌的图片，从而确定号牌位置，并提取并识别出文本字符。这一过程包括多个步骤：图像采集、预处理、定位、字符分割、字符识别以及最终输出结果。
在智慧停车领域，这项技术主要应用于三大板块：出入口管理系统（包括前端模拟相机和网络相机）、场内视频引导系统，以及道路停车收费系统。
出入口管理系统：
早期，它依赖后端服务器进行视频流分析，以实现实时的車牌識別。
随着智能化程度提升，现在网络摄像头集成了車牌識別功能，当車輛進入識別區域時，就會觸發拍照與識別工作，並輸出車牌信息。
场内视频引导系统：
与传统探测器不同，该系统能提供精确的車牌信息及無法行驶至該空置場地的情况判断。
通过深度学习技術將非結構化數據轉換為結構化數據，更準確地判斷場內車位狀態。
道路停车收费系统：
以前，由人工操作手持終端進行拍照並對其進行後端識別來實現自動計費。
現代則采用室外視頻場景檢測器，用於監控每個泊位，並通過無線網路傳送圖片到雲端平台進行處理與儲存。
除了以上應用之外，大华公司還推出了機器視覺相機，這款產品可以實時捕捉到開啟的手機二維碼並進行讀取，使得支付過程更加便捷。此舉不僅提高了使用者的體驗，也展示了未來可能發展方向，即利用更先進技術如人臉辨識或其他特徵以增強系統功能。
