浅谈智能车牌识别一体机发展及现状
车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成部分之一，应用十分广泛。它以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础，对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频序列进行分析，得到每一辆汽车唯一的车牌号码，从而完成识别过程。
当前，车牌识别技术已经广泛应用于停车管理、称重系统、静态交通车辆管理、公路治超、公路稽查、车辆调度、车辆检测等各种场合，对于维护交通安全和城市治安，防止交通堵塞，实现交通自动化管理有着现实的意义。
随着车牌识别技术应用场景逐渐细分，智慧停车场、智慧车服、智慧工地、智慧加油站等各大落地场景都对车牌识别技术有各自的场景特定需求，智能车牌识别相机也在不断发展以适应市场变化。车牌识别技术是伴随人工智能技术的成熟而发展的，是从OCR识别中独立出来的一个分支。
上世纪90年年代末因交通管理的需求而开始商用，但受限于算法本身的能力，摄像机的成像水平低，效果不佳，所以只取得了少量的应用。早期的车牌识别技术，有两个主要特点：一是基于传统算法，二是基于PC端的软性算法，应用受到了这两者的限制。
2006年后，随着机器学习特别是深度学习和前端嵌入式算法部署技术的兴起与技术成熟，以及芯片算力的大幅度提升，芯片成本的大幅度降低，产品的主流形态由软识别变成了车牌识别一体化摄像机，车牌识别技术和应用都取得了极大进步，特别是最近5年，车牌识别已进入全面商用时代。
2006年~2014年，车牌识别主要是应用在动态交通上，包括电子警察、公路卡口和高速公路，2014年后在静态交通上面也迎来了大爆发，包括停车场、路内停车等场景。 而到了2018年，车牌识别技术落地的场景不断细分，出现了智慧工地、智慧加油站、无人值守地磅等复杂场景，这些场景不仅对车牌识别一体机的性能要求更高，也有独特的个性功能需求，可以预见，未来场景专用车牌识别一体机将会成为车牌识别技术发展趋势。
当前的车牌识别技术，主要有4个特点：一是前端嵌入式一体化，二是算法基本都是基于深度学习架构；三是前端设备除算法外，还集成了很多原来需要配套设备实现的功能，四是绝大部分采用的都是海思芯片。
虽然车牌识别技术这些年取得了飞速的进步，但还未达到普适化通用的程度，要让车牌识别一体机发挥最大的作用，各个应用场景的产品还是使用专用的车牌识别相机效果较好。比如高速公路的放在停车场就明显不太适应，停车场的用在加油站、工地等场景也表现差强人意 。
现如今车牌识别技术在应用方面已开始由交通领域走向了非交通领域，比如4S店、汽修店、汽车美容店、加油站、地磅、充电桩、工地等领域，这些复杂场景的识别特点、需要集成的应用功能与交通场景存在极大的不同，所以现有的许多适用于动态交通或者静态交通的车牌识别产品，在这些更加细分的复杂场景中使用存在诸多痛点。
加上疫情仍不容小觑，深圳西墨智慧科技推出了健康码车牌识别一体机，专注于非交通领域的车牌识别技术，针对健康码验证场景专用的车牌识别一体机，设计了许多具备亮点的特色功能。如根据核酸记录时效范围进行放行。
可以预见，未来越来越多的细分场景都必须要使用场景专用智能车牌识别一体机，才能让车牌识别技术为产业革命带来更多的发展方向，帮助企业实现大数据管理，从而完成行业改革进步。
