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 倍 加 信 車 牌 識 別是現(xiàn)代智能交通系統(tǒng)中的重要組成部分之一，應(yīng)用十分廣泛。它以數(shù)字圖像處理、模式識別、計(jì)算機(jī)視覺等技術(shù)為基礎(chǔ)，對攝像機(jī)所拍攝的車輛圖像或者視頻序列進(jìn)行分析，得到每一輛汽車唯一的車牌號碼，從而完成識別過程。當(dāng)前，倍 加 信 車 牌 識 別技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于停車管理、稱重系統(tǒng)、靜態(tài)交通車輛管理、公路治超、公路稽查、車輛調(diào)度、車輛檢測等各種場合，對于維護(hù)交通安全和城市治安，防止交通堵塞，實(shí)現(xiàn)交通自動化管理有著現(xiàn)實(shí)的意義。
 隨著倍 加 信 車 牌 識 別技術(shù)應(yīng)用場景逐漸細(xì)分，智慧停車場、智慧車服、智慧工地、智慧加油站等各大落地場景都對倍 加 信 車 牌 識 別技術(shù)有各自的場景特定需求，智能倍 加 信 車 牌 識 別相機(jī)也在不斷發(fā)展以適應(yīng)市場變化。倍 加 信 車 牌 識 別技術(shù)是伴隨人工智能技術(shù)的成熟而發(fā)展的，是從OCR識別中獨(dú)立出來的一個分支。
  上世紀(jì)90年年代末因交通管理的需求而開始商用，但受限于算法本身的能力，攝像機(jī)的成像水平低，效果不佳，所以只取得了少量的應(yīng)用。早期的倍 加 信 車 牌 識 別技術(shù)，有兩個主要特點(diǎn)：一是基于傳統(tǒng)算法，二是基于PC端的軟性算法，應(yīng)用受到了這兩者的限制。
　　2006年后，隨著機(jī)器學(xué)習(xí)特別是深度學(xué)習(xí)和前端嵌入式算法部署技術(shù)的興起與技術(shù)成熟，以及芯片算力的大幅度提升，芯片成本的大幅度降低，產(chǎn)品的主流形態(tài)由軟識別變成了倍 加 信 車 牌 識 別一體化攝像機(jī)，倍 加 信 車 牌 識 別技術(shù)和應(yīng)用都取得了極大進(jìn)步，特別是最近5年，倍 加 信 車 牌 識 別已進(jìn)入全面商用時代。
　　2006年~2014年，倍 加 信 車 牌 識 別主要是應(yīng)用在動態(tài)交通上，包括電子警察、公路卡口和高速公路，2014年后在靜態(tài)交通上面也迎來了大爆發(fā)，包括停車場、路內(nèi)停車等場景。
　　而到了2018年，倍 加 信 車 牌 識 別技術(shù)落地的場景不斷細(xì)分，出現(xiàn)了智慧工地、智慧加油站、無人值守地磅等復(fù)雜場景，這些場景不僅對倍 加 信 車 牌 識 別一體機(jī)的性能要求更高，也有獨(dú)特的個性功能需求，可以預(yù)見，未來場景專用倍 加 信 車 牌 識 別一體機(jī)將會成為倍 加 信 車 牌 識 別技術(shù)發(fā)展趨勢。
　　當(dāng)前的倍 加 信 車 牌 識 別技術(shù)，主要有3個特點(diǎn)：一是前端嵌入式一體化，二是算法基本都是基于深度學(xué)習(xí)架構(gòu);三是前端設(shè)備除算法外，還集成了很多原來需要配套設(shè)備實(shí)現(xiàn)的功能。雖然倍 加 信 車 牌 識 別技術(shù)這些年取得了飛速的進(jìn)步，但還未達(dá)到普適化通用的程度，要讓倍 加 信 車 牌 識 別一體機(jī)發(fā)揮最大的作用，各個應(yīng)用場景的產(chǎn)品還是使用專用的倍 加 信 車 牌 識 別相機(jī)效果較好。比如高速公路的放在停車場就明顯不太適應(yīng)，停車場的用在加油站、工地等場景也表現(xiàn)差強(qiáng)人意。
　　現(xiàn)如今倍 加 信 車 牌 識 別技術(shù)在應(yīng)用方面已開始由交通領(lǐng)域走向了非交通領(lǐng)域，比如4S店、汽修店、汽車美容店、加油站、地磅、充電樁、工地等領(lǐng)域，這些復(fù)雜場景的識別特點(diǎn)、需要集成的應(yīng)用功能與交通場景存在極大的不同，所以現(xiàn)有的許多適用于動態(tài)交通或者靜態(tài)交通的倍 加 信 車 牌 識 別產(chǎn)品，在這些更加細(xì)分的復(fù)雜場景中使用存在諸多痛點(diǎn)。
　　可以預(yù)見，未來越來越多的細(xì)分場景都必須要使用場景專用智能倍 加 信 車 牌 識 別一體機(jī)，才能讓倍 加 信 車 牌 識 別技術(shù)為產(chǎn)業(yè)革命帶來更多的發(fā)展方向，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)管理，從而完成行業(yè)改革進(jìn)步。