★ 自動車牌辨識系統市場研究、趨勢和預測

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預測顯示，全球自動車牌辨識系統市場，將從 2024 年的 101.6 億美元，增加到 2034 年的 271.3 億美元，未來 10 年的複合年成長率為 10.32%。ANPR（車牌辨識）系統自動檢測和辨識車牌，廣泛用於執法、交通和停車管理、收費和邊境管制。日益成長的安全問題、人工智慧的進步和交通需求推動了市場成長。

自動車牌辨識系統市場規模、趨勢和見解

自動車牌辨識系統市場，預計將從 2025 年的 112.1 億美元，增加到 2034 年的 271.3 億美元，在整個預測期內，從 2025 年到 2034 年，複合年成長率將成長 10.32%。

自動車牌辨識（ANPR）系統，也稱為車牌辨識（LPR）系統，用於自動檢測和辨識車輛車牌。這些系統被用於各個部門，包括執法、交通管理、停車管理、收費和邊境管制。

在各種因素的推動下，市場正在經歷顯著成長，例如對公共安全和保全的日益關注，人工智慧和機器學習技術的進步，以及對有效交通管理解決方案的需求不斷增加。

關鍵趨勢和發現

對公共安全和保全的日益關注，導致執法機構和政府機構，越來越多地採用 ANPR 系統進行監視、預防犯罪和調查。
人工智慧、機器學習和影像處理技術的進步，顯著提高了 ANPR 系統的準確性和可靠性，即使在弱光和高速場景等具有挑戰性的條件下，它們也能更有效地捕獲和辨識車牌。
雲端的 ANPR 解決方案，因其可擴充性、靈活性和成本效益而越來越受歡迎。雲端的 ANPR 系統，提供即時資料處理、集中管理，以及與其他雲端的應用 app 的無縫整合，實現跨不同環境的高效佈署和操作。
北美是 ANPR 系統的重要市場，其驅動力是先進的技術基礎設施，和與公共安全有關的嚴格法規。該地區見證了 ANPR 解決方案在執法、交通管理和停車執法應用中的大量採用。
在目的在實現交通基礎設施現代化，和改善公共安全的措施的支援下，拉丁美洲正在成為 ANPR 系統的一個有前途的市場。
在基礎設施發展、智慧城市專案和國土安全倡議的投資增加的推動下，中東和北非地區對 ANPR 系統的需求不斷成長。

市場驅動因素

ANPR 與智慧停車的整合

基於 ANPR 的智慧停車解決方案，如 JARVIS，透過為乘員提供對即時停車佔用資料的關鍵訪問，簡化了整個流程以增強控制，正在徹底改變停車行業。透過 ANPR 在多個攝影機或位置監控車輛的能力，私人和公共停車場都變得更加易於管理和控制。ANPR 技術使停車位，能夠透過準確追蹤車輛計數，來自動化管理任務。因此，停車設施的使用者可以解決實際罰單和計時，以及與不正確的罰單支付，或因罰單丟失引起的問題相關的潛在處罰。

此外，在停車管理系統中，ANPR 攝影機作為一項額外的安全措施。他們有能力捕獲車牌詳細資訊，並將其與包含被盜，或被盜車輛資訊的資料庫進行比較，從而促進快速辨識和潛在的執法措施。此外，ANPR 技術有助於監控和檢測違禁停車行為，例如超過時限或在禁區停車。透過自動辨識車牌，ANPR 系統簡化了執法程式，從而促進了對停車法規的遵守。這種停車管理方法，將 ANPR 整合的智慧停車定位，為城市環境中必不可少的解決方案，有助於其廣泛採用並推動市場擴張。

市場限制

多樣化的車牌設計

全球自動車牌辨識（ANPR）系統開發人員，面臨的主要挑戰之一，是車牌設計的不一致。在世界各地的不同地區，車牌在尺寸、字型和整體設計美學上都有所不同。這種多樣性在建構能夠準確解釋所有類型的車牌格式，而不遇到差異的演算法方面構成了重大障礙。複雜性源於確保 ANPR 軟體，能夠有效讀取各種字型樣式，和大小的註冊號的必要性。

不準確的 ANPR 軟體的後果，是複雜且有影響的，特別是在安全和監控活動方面。誤讀登記號可能會導致辨識車輛出現嚴重錯誤，可能會損害安全措施和監控工作。有幾個因素導致 ANPR 系統面臨的挑戰，包括照明條件的變化、車輛陰影的存在、車牌字元不一致、不同的字型樣式和背景顏色。因此，ANPR 系統的效能受到這些因素的顯著影響，使一些系統在處理此類受限條件方面效率降低，因此，它們可能無法提供準確的結果。

市場機會

人工智慧的快速進步

隨著人工智慧的快速發展，計算機視覺技術取得了重大進步，提高了自動車牌識別（ALPR）系統的效率和準確性。使用廣泛的資料集，人工智慧和機器學習演算法可以自主識別和分類車牌，透過有效地辨別模式來實現非凡的精度。即使在照明不良或角度傾斜等具有挑戰性的條件下，人工智慧驅動的 ALPR 系統也顯示出顯著的成功率。透過持續學習過程，這些人工智慧模型保持了卓越的效能和準確性水準，無縫適應新興的車牌格式和環境變化。

例如，

2023 年 4 月，Kapsch TrafficCom 釋出了其自動車牌辨識（ANPR）軟體的重大更新，該軟體結合了人工智慧（AI）元素，以實現實質性的效能提升。升級後的 ANPR 軟體，也稱為 ALPR（自動車牌辨識），現在採用深度學習人工智慧，訓練有數十萬張圖片，以準確可靠地辨識車牌，同時確保遵守 GDPR 法規。
2022 年 3月，雲端的影像監控的領先創新者 Eagle Eye Networks，推出了其最新產品 Eagle Eye LPR（車牌辨識）。這種尖端解決方案在完全雲端的平台中利用人工智慧（AI）的力量，即使在最苛刻的環境中，也能確保無與倫比的準確性。

此外，人工智慧驅動的檢測系統，促進了車輛位置和狀態的即時追蹤，優化了排程、維護和路線規劃流程。他們幫助辨識。和定位被盜車輛，從而幫助執法機構進行追回工作。此外，透過人工智慧和高階學習方法的整合，ANPR 檢測系統的效率和穩健性得到了顯著提高。例如，卷積神經網路（CNN）具有從影像中提取複雜結構和特徵的能力，這使得它們能夠熟練處理各種車牌類型和場景。它們在物體辨識方面的卓越準確性，源於它們適應環境條件變化、照明變化和結構運動的能力。

關鍵細分分析

類型分段分析預覽

2023 年，固定的 ANPR 系統，在 ANPR 系統市場上佔了 65.94% 的最大佔有率。流量管理解決方案越來越多地使用固定 ANPR 系統，是該細分市場的主要驅動力。固定 ANPR 系統通常安裝在預定的地點，如收費站、停車場和交通十字路口。這些系統受益於既定的基礎設施和永久安裝，使它們高度可見，易於佈署。此外，在許多司法管轄區，監管任務和標準可能要求為收費、交通執法，或安全監控等特定目的，安裝固定的 ANPR 系統。遵守這些法規推動了政府機構、執法當局和私人部門實體採用固定的 ANPR 系統。

元件分段分析預覽

2023 年，硬體部分佔據了 67.54% 的市場比率。這種趨勢主要歸因於，對高解析度攝影機系統的需求不斷增加，該攝影機能夠準確捕捉多個移動物體，同時最大限度地減少影像差異。在 ANPR 應用程式中，精確影像捕獲的需求尤為重要，在各種環境條件下，可靠辨識車牌的能力很重要。

軟體領域預計將以 ANPR 市場中，最快的複合年成長率成長。這一預期成長是由於人工智慧（AI）和軟體分析的進步，這對增強 ANPR 系統的能力具有重要意義。人工智慧驅動的演算法，即使在具有挑戰性的條件下，也能促進更準確的車牌電視，從而推動了對利用這些尖端技術的軟體解決方案的需求。此外，對道路分析和洞察力的日益重視，進一步推動了對軟體的 ANPR 解決方案的需求。

區域洞察

亞太地區主導了全球自動車牌辨識系統市場，佔 2023 年市場總比率的 41.50%。這是由於快速的城市化，導致城市車輛交通和塞車情況的增加。此外，對安全和監控的日益關注，推動了亞太地區採用 ANPR 系統。ANPR 技術用於各種安全應用，包括邊境管制、執法和關鍵基礎設施的監控，為市場成長做出了貢獻。

亞太地區自動車牌識別系統市場收入2023-2033

在預測期內，北美的自動車牌辨識系統市場，可能會以 10.17% 的複合年成長率成長。北美的許多城市正在投資智慧城市計劃，以改善城市基礎設施和提高生活品質。ANPR 系統被整合到智慧城市專案中，以最佳化交通，改善公共安全，並加強整體城市管理，促進市場成長。此外，在對犯罪、恐怖主義和邊境安全的擔憂的推動下，更加強調安全和監視，也可能支援市場的區域成長。

在預測期內，歐洲也可能以可觀的速度成長。該地區在車輛登記、道路安全和交通管理方面有嚴格的法規和合規要求。ANPR 系統被廣泛用於執行交通法規、收費和監控車輛移動，以確保合規，從而推動未來幾年市場的成長。

主要市場參與者的最新發展

2023 年 9 月：中國海康威視推出了兩款尖端車牌辨識攝影機，專為各種應用而設計，從農業環境到停車設施等。該產品釋出包括兩個型號的 7 系列 LPR 半球攝影機，和一個 400 萬畫素 LPR 子彈太陽能攝影機套件。
2022 年 6 月：Jenoptik 與國家合作採購聯盟（NCPA）簽訂了提供高階固定和移動車牌辨識（LPR）解決方案的合同。這種合作使各機構能夠透過合作框架，獲得 Jenoptik 的全面產品和解決方案。
2022 年 3 月：XMOS 推出了一個為自動車牌辨識量身訂製的參考解決方案，目的在透過將重點從複雜的硬體，轉移到簡化的裝置上人工智慧，來簡化停車場的 ALPR 實施。該參考設計與計算專家 Cloudtop 合作開發，在 3-5 米距離的緩慢移動車牌讀取時，實現了高精度。
2022 年 1 月：Smart Parking 透過引入網路託管服務，擴大了其在德國的影響力。該公司致力於向德國市場介紹其主要產品 —— ANPR 管理停車服務和基於感測器的技術停車解決方案。
2020 年 11 月：來自瑞典的 TagMaster，推出了其新系列自動車牌辨識（ANPR / ALPR）的首支攝影機，稱為 TagMaster CT。這些 IP 攝影機使用內部開發的軟體，促進了人工智慧和深度學習的解決方案。該攝影機系列專為停車、門禁/安全和智慧交通系統（ITS）應用而設計，代表了 TagMaster 在 ANPR 市場對創新和多功能性的承諾。

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