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。?車牌識別設備通過EMC認證，抗干擾能力行業水平。泰州市高清車牌識別系統

為提升車牌識別在復雜環境下的準確性，采用多傳感器融合技術增強環境感知能力。車牌識別系統除攝像頭外，集成激光雷達、毫米波雷達、超聲波傳感器等設備。激光雷達可獲取車輛的三維點云數據，精確測量車輛與識別設備的距離和角度，輔助車牌定位；毫米波雷達在雨霧天氣中能有效檢測車輛的速度和方位，彌補攝像頭在惡劣天氣下的不足；超聲波傳感器則用于近距離檢測車輛的存在，避免因車輛過近導致車牌識別盲區。多傳感器數據通過融合算法進行處理，相互補充和驗證，使車牌識別系統在各種環境條件下都能穩定、準確地工作，識別準確率提升至 99.5% 以上。?無錫市出入口車牌識別系統車牌識別技術賦能公交樞紐，優化車輛調度，提升準點率。

為提升車牌識別系統的可靠性和穩定性，研發過程中引入數字孿生仿真平臺。該平臺基于真實交通場景數據，構建虛擬的道路、車輛、光照等環境，模擬各種復雜工況（如早晚高峰擁堵、惡劣天氣、車牌污損）。將車牌識別算法部署在虛擬環境中進行測試，通過大量仿真實驗，快速發現算法在不同場景下的性能瓶頸，優化識別模型。數字孿生仿真還可用于新功能驗證，如測試車牌識別與 5G 通信結合后的實時性，為算法迭代和系統升級提供數據支撐，縮短研發周期，降低實際測試成本。?

隨著無人駕駛技術的發展，車牌識別在無人駕駛接駁系統中承擔關鍵的身份驗證功能。當無人駕駛接駁車輛抵達站點，車牌識別攝像頭快速識別車輛身份，與調度系統進行信息核對，確認車輛是否為該班次的指定運營車輛。對于乘客，車牌識別與手機預約系統聯動，當乘客乘坐的車輛駛入站點，系統通過識別車牌關聯乘客預約信息，自動開啟車門并引導乘客上車。此外，車牌識別還用于監控無人駕駛車輛的運行狀態，若檢測到異常車輛（如未經授權的車輛混入接駁路線），系統立即觸發警報并啟動應急處理機制，保障無人駕駛接駁系統的安全、有序運行。?醫院救護車用車牌識別，生命通道全程綠燈保障。

量子計算的強大算力為車牌識別帶來改造性突破。傳統車牌識別算法在處理海量車牌圖像數據時，計算效率較低，而量子計算通過量子比特的并行計算特性，可大幅縮短車牌識別的時間。基于量子計算的車牌識別系統，能夠在瞬間完成對數十萬張車牌圖像的特征提取和比對，適用于大型交通樞紐、好交通監控中心等需要處理海量數據的場景。此外，量子計算還可優化車牌識別的深度學習模型訓練過程，減少訓練時間和計算資源消耗，加速算法迭代升級，使車牌識別系統在復雜場景下的識別準確率和響應速度得到明顯提升。?政用停車場車牌識別，實現公務車輛智能預約管理。常州市地感線圈車牌識別攝像頭

港口碼頭車牌識別，實現集裝箱車輛智能調度管理。泰州市高清車牌識別系統

為應對復雜電磁環境和惡意攻擊對車牌識別系統的影響，構建起完善的抗干擾與抗攻擊防護體系。在硬件層面，車牌識別設備采用電磁屏蔽設計，配備浪涌保護器，有效抵御電磁干擾和雷擊破壞；在軟件層面，引入抗干擾算法，對受干擾的車牌圖像進行濾波、降噪處理，恢復圖像清晰度。針對惡意攻擊，如車牌圖像篡改、識別數據偽造等行為，系統采用數字水印技術，在車牌圖像中嵌入不可見的數字水印，用于驗證圖像的真實性和完整性；同時部署入侵檢測系統，實時監控系統運行狀態，一旦發現異常操作立即觸發報警并采取防護措施，保障車牌識別系統安全、穩定運行。?泰州市高清車牌識別系統