車牌識別（License Plate Recognition，簡稱 LPR）技術以計算機視覺和模式識別為基礎，通過圖像采集、預處理、字符分割和字符識別四大主步驟，實現車牌信息的自動化提取。高清攝像頭作為前端采集設備，利用光學成像原理捕捉車輛動態圖像，幀率可達 25 幀 / 秒以上，確保快速行駛車輛的車牌清晰成像；圖像預處理階段，通過灰度化、濾波、二值化等算法去除噪聲干擾，增強車牌對比度；字符分割技術則將車牌中的漢字、字母和數字逐一分離；，基于深度學習的卷積神經網絡（CNN）模型，對分割后的字符進行特征提取與匹配，識別準確率超過 99%。車牌識別系統通常由前端攝像頭、邊緣計算單元和后端管理平臺構成，支持車牌數據的實時處理、存儲與查詢，廣泛應用于停車場管理、交通監控、智能物流等領域。?車牌識別技術不斷創新，準確度高、響應快，為智慧交通發展添磚加瓦。無錫市視頻流車牌識別云平臺

在智慧能源車輛充電網絡中，車牌識別技術助力實現充電資源的優化調度。當新能源車輛駛入充電站，車牌識別系統自動識別車輛身份，查詢車輛電池狀態、充電需求等信息。系統根據充電站的實時充電設備使用情況、充電樁功率分布等數據，結合車輛的充電優先級，為車輛智能分配充電樁，并通過手機 APP 向車主推送充電位置和預計等待時間。同時，車牌識別與電網調度系統聯動，在用電高峰時段，優先為電量低、急需充電的車輛安排充電，平衡電網負荷，提高充電設施的使用效率和能源利用率。?淮安市新能源車牌識別攝像頭車牌識別助力企業園區，實現車輛快速登記與管控，提升管理智能化水平。

在保障車牌識別數據應用的同時，隱私增強計算技術保護車主個人信息安全。聯邦學習框架下，不同機構（如停車場、交通部門）在不共享原始車牌數據的前提下，聯合訓練車牌識別模型，實現數據 “可用不可見”。差分隱私技術則在數據發布時添加可控噪聲，隱藏車主敏感信息，確保數據統計特征的同時保護個體隱私。同態加密技術允許在加密數據上進行車牌識別計算，如在加密的車牌圖像上直接運行識別算法，解決后獲取結果，避免數據在明文狀態下泄露，為車牌識別數據的合規應用提供技術保障。?

在智能交通系統中，車牌識別技術與電子警察系統深度融合，實現交通違法行為的自動化監測。高清攝像頭與地感線圈、雷達測速設備聯動，當車輛超速、闖紅燈、逆行時，系統自動抓拍車牌圖像并識別號碼，結合 GIS 地圖記錄違法時間、地點和車速等信息。對于車牌不準、逾期未年檢車輛，系統通過車牌大數據比對，實時預警并推送至執法終端，輔助交警準確布控。此外，車牌識別還應用于違停抓拍，通過 AI 算法識別車輛靜止時間超過閾值（如 5 分鐘），自動生成違停記錄，有效提升交通執法效率。某城市應用該系統后，交通違法處理效率提升 40%，交通事故發生率下降 25%。?車牌識別技術升級，助力智慧社區高效管理，打造安全便捷出行體驗。

為滿足嵌入式設備、移動終端等邊緣計算場景的需求，車牌識別模型向輕量化方向發展。通過模型剪枝、量化、知識蒸餾等技術，壓縮深度學習模型的參數規模，在保持高識別準確率的前提下，將模型體積縮小至原有的 1/10。輕量化車牌識別模型可部署在智能行車記錄儀、移動執法終端等設備中，實現本地實時識別，無需依賴云端服務器。例如，交警手持的移動終端集成輕量化車牌識別模型后，可在現場快速查詢車輛違章信息、核實車主身份，執法效率提升 40%，同時減少網絡傳輸壓力，保障數據安全與隱私。?車牌識別設備支持OTA升級，持續優化算法，常用常新。揚州市新能源車牌識別調試

高速收費站部署車牌識別，自動扣費無需停留，暢享無阻通行的智慧交通體驗。無錫市視頻流車牌識別云平臺

為提升識別效率并降低網絡依賴，車牌識別系統采用 “邊緣計算 + 云端” 的協同架構。邊緣計算單元（ECU）集成高性能 AI 芯片，可在本地完成車牌圖像的實時處理與識別，響應時間縮短至 500 毫秒以內，即使網絡中斷也不影響正常通行。邊緣節點還具備數據預處理能力，過濾無效數據后將關鍵信息（車牌號碼、通行時間）上傳至云端服務器。云端平臺則負責數據存儲、分析與策略管理，通過大數據算法挖掘車流量規律，優化停車場收費策略或交通信號燈配時；同時支持遠程升級邊緣設備固件，實現系統功能的快速迭代。這種架構平衡了計算性能與成本，適用于大規模分布式部署場景。?無錫市視頻流車牌識別云平臺