為滿足嵌入式設(shè)備、移動(dòng)終端等邊緣計(jì)算場(chǎng)景的需求，車牌識(shí)別模型向輕量化方向發(fā)展。通過(guò)模型剪枝、量化、知識(shí)蒸餾等技術(shù)，壓縮深度學(xué)習(xí)模型的參數(shù)規(guī)模，在保持高識(shí)別準(zhǔn)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(shí)別模型可部署在智能行車記錄儀、移動(dòng)執(zhí)法終端等設(shè)備中，實(shí)現(xiàn)本地實(shí)時(shí)識(shí)別，無(wú)需依賴云端服務(wù)器。例如，交警手持的移動(dòng)終端集成輕量化車牌識(shí)別模型后，可在現(xiàn)場(chǎng)快速查詢車輛違章信息、核實(shí)車主身份，執(zhí)法效率提升 40%，同時(shí)減少網(wǎng)絡(luò)傳輸壓力，保障數(shù)據(jù)安全與隱私。?景區(qū)擺渡車車牌識(shí)別，實(shí)現(xiàn)人車路協(xié)同，提升運(yùn)營(yíng)效率。無(wú)錫市出入口車牌識(shí)別調(diào)試

多光譜成像技術(shù)為車牌識(shí)別應(yīng)對(duì)復(fù)雜光照和惡劣環(huán)境提供新方案。傳統(tǒng)攝像頭依賴可見(jiàn)光成像，在夜間、雨霧等場(chǎng)景下識(shí)別效果不佳，而多光譜車牌識(shí)別攝像頭集成多個(gè)光譜通道（可見(jiàn)光、近紅外、短波紅外）。近紅外光譜可穿透霧霾、沙塵，清晰捕捉車牌輪廓；短波紅外對(duì)水具有強(qiáng)穿透性，在暴雨天氣下仍能獲取車牌圖像。通過(guò)多光譜數(shù)據(jù)融合算法，系統(tǒng)自動(dòng)選取好光譜圖像進(jìn)行處理，再結(jié)合深度學(xué)習(xí)模型識(shí)別車牌字符。在隧道出入口、沙漠公路等極端環(huán)境測(cè)試中，采用多光譜技術(shù)的車牌識(shí)別準(zhǔn)確率從傳統(tǒng)的 78% 提升至 96%，有效解決了特殊場(chǎng)景下的識(shí)別難題。?鹽城市無(wú)車牌識(shí)別系統(tǒng)車牌識(shí)別技術(shù)賦能加油站，識(shí)別會(huì)員車輛自動(dòng)推送優(yōu)惠。

在智能交通系統(tǒng)中，車牌識(shí)別技術(shù)與電子警察系統(tǒng)深度融合，實(shí)現(xiàn)交通違法行為的自動(dòng)化監(jiān)測(cè)。高清攝像頭與地感線圈、雷達(dá)測(cè)速設(shè)備聯(lián)動(dòng)，當(dāng)車輛超速、闖紅燈、逆行時(shí)，系統(tǒng)自動(dòng)抓拍車牌圖像并識(shí)別號(hào)碼，結(jié)合 GIS 地圖記錄違法時(shí)間、地點(diǎn)和車速等信息。對(duì)于車牌不準(zhǔn)、逾期未年檢車輛，系統(tǒng)通過(guò)車牌大數(shù)據(jù)比對(duì)，實(shí)時(shí)預(yù)警并推送至執(zhí)法終端，輔助交警準(zhǔn)確布控。此外，車牌識(shí)別還應(yīng)用于違停抓拍，通過(guò) AI 算法識(shí)別車輛靜止時(shí)間超過(guò)閾值（如 5 分鐘），自動(dòng)生成違停記錄，有效提升交通執(zhí)法效率。某城市應(yīng)用該系統(tǒng)后，交通違法處理效率提升 40%，交通事故發(fā)生率下降 25%。?

車牌識(shí)別與數(shù)字人民幣結(jié)合，開(kāi)創(chuàng)停車場(chǎng)、高速公路等場(chǎng)景的無(wú)感支付新模式。車輛駛?cè)肜U費(fèi)區(qū)域時(shí)，車牌識(shí)別系統(tǒng)獲取車牌信息，自動(dòng)關(guān)聯(lián)車主綁定的數(shù)字人民幣錢(qián)包賬戶。離場(chǎng)時(shí)，系統(tǒng)根據(jù)停車時(shí)長(zhǎng)或通行里程計(jì)算費(fèi)用，通過(guò)智能合約自動(dòng)完成數(shù)字人民幣扣款，無(wú)需車主掃碼或現(xiàn)金支付。數(shù)字人民幣的匿名性和安全性特性，在保障支付便捷的同時(shí)，保護(hù)用戶隱私。該支付方式已在部分城市試點(diǎn)，相比傳統(tǒng)支付方式，車輛通行效率提升 60%，減少排隊(duì)等待時(shí)間，推動(dòng)交通支付向智能化、數(shù)字化轉(zhuǎn)型。?車牌識(shí)別融入智能停車，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)計(jì)費(fèi)、快速離場(chǎng)，提升用戶停車體驗(yàn)。

在元宇宙概念下，車牌識(shí)別技術(shù)拓展出全新的應(yīng)用場(chǎng)景。在虛擬城市中，車輛同樣擁有虛擬車牌，車牌識(shí)別系統(tǒng)負(fù)責(zé)驗(yàn)證虛擬車輛的身份和權(quán)限，確保只有授權(quán)車輛能夠進(jìn)入特定區(qū)域，如虛擬商業(yè)中心、私人莊園等。用戶在元宇宙中駕駛虛擬車輛時(shí)，車牌識(shí)別與虛擬角色身份綁定，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化的車輛管理和使用體驗(yàn)。此外，虛擬車牌識(shí)別數(shù)據(jù)還可用于元宇宙的交通流量模擬和優(yōu)化，通過(guò)分析虛擬車輛的行駛軌跡和停留數(shù)據(jù)，調(diào)整虛擬道路規(guī)劃和交通規(guī)則，為用戶打造更真實(shí)、流暢的元宇宙駕駛體驗(yàn)，同時(shí)為元宇宙的經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)和社交互動(dòng)提供基礎(chǔ)支持。?住宅小區(qū)車牌識(shí)別升級(jí)，支持人臉+車牌雙認(rèn)證，守護(hù)家園安全。鎮(zhèn)江市多車道車牌識(shí)別誤識(shí)別率

醫(yī)院救護(hù)車用車牌識(shí)別，生命通道全程綠燈保障。無(wú)錫市出入口車牌識(shí)別調(diào)試

隨著國(guó)際化交流日益頻繁，車牌識(shí)別系統(tǒng)面臨不同國(guó)家和地區(qū)車牌字符多樣化的挑戰(zhàn)，多語(yǔ)言字符自適應(yīng)識(shí)別技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。該技術(shù)基于深度學(xué)習(xí)的多語(yǔ)言字符識(shí)別模型，內(nèi)置全球 200 多種車牌字符庫(kù)，涵蓋拉丁字母、阿拉伯字母、漢字、日文假名等多種字符類型。系統(tǒng)通過(guò)圖像預(yù)處理和字符定位算法，自動(dòng)識(shí)別車牌字符的語(yǔ)言類型，然后切換至對(duì)應(yīng)的識(shí)別模型進(jìn)行處理。在國(guó)際機(jī)場(chǎng)、邊境口岸等涉外場(chǎng)所，多語(yǔ)言字符自適應(yīng)識(shí)別技術(shù)確保對(duì)不同國(guó)家車牌的準(zhǔn)確識(shí)別，識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到 98% 以上，有效提升跨國(guó)交通管理和涉外服務(wù)的效率與準(zhǔn)確性。?無(wú)錫市出入口車牌識(shí)別調(diào)試