康橋科技 照明監視器。兼具照明監控！嚇阻犯罪....
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「人工智慧來了」，這聽起來可不比「狼來了」的威懾力小！2017年，當人們還在談論著，人工智慧將拯救人類，還是毀滅人類的時候，一些垂直行業，已經敏感的嗅到了該如何變革，安防就是其中之一。
隨著人工智慧市場的火熱，各個產業都在想著如何變革。智慧安防時代的到來，讓越來越多的安防企業開始涉及「人工智慧+安防」的探索，希望利用人工智慧，讓安防產品和技術，取得更大的突破。
由於安防行業最大的資源是視訊圖像，而人工智慧目前在圖像處理上的研究，取得了較大的進展，因此安防是人工智慧領域契合度最高、落度速度最快的產業。
現階段人工智慧在安防領域，最常見的應用，主要是車牌辨識和人臉辨識。2017年，人工智慧在逐漸實現產業化，安防將迎來爆發！
今天，讓我們來一起看看，人工智慧的產業化，對於智慧停車行業有何影響？車牌辨識又將如何實現，從原理到應用的轉變？
人工智慧下一著力點是智慧停車
看似遙遠的人工智慧在近幾年來，一直在各個領域中高速發展。以汽車行業來說，從去年起，谷歌的自動駕駛汽車便被媒體頻頻曝光，其從內部測試，到上萬公里的上路自動行駛，已得到了長足發展，人們甚至在一些城市的街頭，都能看到自動駕駛汽車的身影。
曾經類似科幻電影《第五元素》裡，車主躺在車裡直達目的地的情景，已經在美國的部分地區得以實現。
「就車論車」，儘管人工智慧在無人駕駛方面，得到了長足進步，但其在出行方面的考慮，似乎並不夠周到。因為人們在駕車出行時，除了進行駕駛外，對於目的地設定之後的最後一個環節——停車的問題，似乎還沒有得到很好的解決。
只開不停的自動駕駛，並不能完成汽車出行的第一道循環。人們對於停車行業中人工智慧的需求由此而發。
而面對那些難度，絲毫不亞於駕駛的停車問題，「智慧停車」的出現，將這些想像逐漸變為可能。作為互聯網+O2O模式下的熱門領域，智慧停車憑借著廣泛遍布的停車場資源，透過智慧停車平台下的硬體+軟體的結合，對整個停車資源進行了智慧化整合。
同時，利用物聯網、大數據和雲計算等技術，智慧停車平台得以生成。透過這個平台，每個車位都像是一個「奇點」，在停車的智慧矩陣中發揮作用。
智慧城市交通中不可或缺 車牌辨識前景被看好
隨著城市化進程發展的提速，交通壓力越來越嚴峻，智慧化交通管理，已成為交通發展的大方向。在汽車領域內，停車這一細分市場始終被認為是萬億級的，尤其是一線城市，停車基本和住房一樣，屬於剛需。
針對停車產業的痛點，對岸國家提出了，加緊建構智慧交通的提議，更好的引導市民出行；中國各知名停車場生產廠商也紛紛提出了各項，有利於停車場管理的解決方案；例如車位引導系統、尋車導向系統、車牌辨識系統、雲停車、ETC電子收費系統、立體車庫等各項方案措施。
其中車牌辨識系統，是各項系統得以實現的基礎，車牌照是全世界唯一對車輛身份辨識的標記，只有快速、準確的對車牌進行辨識，才是其他各項停車場管理，得以實現的前提。
車牌辨識的技術在安防行業的應用由來已久，技術相對成熟，人工智慧的應用，提高了車牌辨識的準確率。而對於車牌辨識算法的廠家來說，如何延伸對目標車輛的辨識範圍，實現更精確的辨識是市場所需。
近年來，車牌辨識在高速公路車輛管理中，得到廣泛應用，電子收費(ETC)系統中，也是結合DSRC技術辨識車輛身份的主要手段。
近年來，車牌辨識在高速公路車輛管理中，得到廣泛應用，電子收費(ETC)系統中，也是結合DSRC技術辨識車輛身份的主要手段。
那麼如何選擇一個好的車牌辨識系統，就成為解決停車場管理難題的首要任務。從技術上評價一個車牌辨識系統，有三個指標，即辨識率、辨識速度和後台管理系統。當然，前提是系統要能夠穩定可靠的運行。
一、車牌辨識系統的辨識率
一個車牌辨識系統是否實用，最重要的指標是辨識率。國際交通技術部門做過專門的辨識率指標論述，要求是24小時全天候全牌正確辨識率85%～95%。
為了測試一個車牌辨識系統辨識率，需要將該系統安裝在一個實際應用環境中，全天候運行24小時以上，採集至少1000輛，自然車流通行時的車牌照進行辨識，並且需要將車輛牌照圖像和辨識結果儲存下來，以便調取查看。然後，還需要得到實際通過的車輛圖像，以及正確的人工辨識結果。
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| 以可見光作為車牌辨識的光源，取代紅外線不可見光的投射，有越來越明顯的趨勢 |
之後便可以統計出以下辨識率：
1、自然交通流量的辨識率=全牌正確辨識總數/實際通過的車輛總數。
2、可辨識車牌照的百分率=人工正確讀取的車牌照總數/實際通過的車輛總數。
3、可辨識全牌正確辨識率=全牌正確辨識的車牌照總數/人工讀取的車牌照總數。
這三個指標決定了車牌辨識系統的辨識率，諸如可信度、誤識率等都是車牌辨識過程中的中間結果。
這三個指標決定了車牌辨識系統的辨識率，諸如可信度、誤識率等都是車牌辨識過程中的中間結果。
二、車牌辨識系統的辨識速度
辨識速度決定了一個車牌辨識系統，是否能夠滿足即時實際應用的要求。一個辨識率很高的系統，如果需要好幾分鐘，才能辨識出結果，那麼這個系統就會因為滿足不了實際應用中的即時要求，而毫無實用意義。
例如，在高速公路收費中車牌辨識應用的作用之一，是減少通行時間，速度是這一類應用裡減少通行時間、避免車道堵車的有力保障。國際交通技術提出的辨識速度是1秒以內，越快越好。
例如，在高速公路收費中車牌辨識應用的作用之一，是減少通行時間，速度是這一類應用裡減少通行時間、避免車道堵車的有力保障。國際交通技術提出的辨識速度是1秒以內，越快越好。
三、車牌辨識系統的後台管理
一個車牌辨識系統的後台管理體系，決定了這個車牌辨識系統是否好用。必須清楚地認識到最重要的一點是，辨識率達到100%是不可能的，因為車牌照污損、模糊、遮擋，或者天氣也許很糟(下雪﹑冰雹﹑大霧等等)。
從原理到應用，車牌辨識還可應用到停車場管理。例如，在停車場入口佈署了免取卡車牌辨識系統，車主入場庭車時，車牌辨識一體機自動拍攝與辨識車牌訊息，無需取卡，也無需工作人員干預，車輛平穩駛近停車入口。
車牌辨識一體機的像素若可達200萬像素，經過廠商的實測結果，車牌辨識準確率可大於98%，保證了車牌辨識的管理需求。這其中幾個關鍵技術的要求包括， 攝影機本身的解析度能力，還有停車入口環境的照明，是否經過各種情況的調較與驗證。
如，停車場的車輛進出，若經常有計程車或重型機車出入，若車牌機是裝置紅外線攝影機的機種，則有可能因紅外線對於紅色物體或字體的反射能力，有先天不足的缺陷。若這樣的應用場合，改採可見光的白光照明攝影機，就可完全解決這方面的問題。
車牌辨識一體機的像素若可達200萬像素，經過廠商的實測結果，車牌辨識準確率可大於98%，保證了車牌辨識的管理需求。這其中幾個關鍵技術的要求包括， 攝影機本身的解析度能力，還有停車入口環境的照明，是否經過各種情況的調較與驗證。
如，停車場的車輛進出，若經常有計程車或重型機車出入，若車牌機是裝置紅外線攝影機的機種，則有可能因紅外線對於紅色物體或字體的反射能力，有先天不足的缺陷。若這樣的應用場合，改採可見光的白光照明攝影機，就可完全解決這方面的問題。
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| 彭婉如命案涉案嫌疑計程車 |
而二十年前所發生的彭婉如命案，當時若有如現在白光攝影機的穩定及裝置使用，或許就有更多的機會，揪出歹徒破案。
結語
毋庸置疑，車牌自動辨識系統經過多年的發展，己是一項較為成熟的技術。未來車牌辨識技術也將有更廣泛的應用，而車牌辨識系統行業也將面臨大變革，對於專注於停車行業的企業來說，只有擁有自主核心技術，並且產品品質達標的公司才能過關，才能真正將原理應用到現實生活中去，這也是車牌辨識技術走向快速發展階段的必經之路。
相信在不久的將來，隨著各地智慧交通系統的不斷應用建設，車牌自動辨識技術會逐步向高清化、整合化、智慧化發展，在各個應用系統中，不斷發揮其重要的作用。
相信在不久的將來，隨著各地智慧交通系統的不斷應用建設，車牌自動辨識技術會逐步向高清化、整合化、智慧化發展，在各個應用系統中，不斷發揮其重要的作用。
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