車牌識別（License Plate Recognition，簡稱 LPR）技術以計算機視覺和模式識別為基礎，通過圖像采集、預處理、字符分割和字符識別四大主步驟，實現車牌信息的自動化提取。高清攝像頭作為前端采集設備，利用光學成像原理捕捉車輛動態圖像，幀率可達 25 幀 / 秒以上，確保快速行駛車輛的車牌清晰成像；圖像預處理階段，通過灰度化、濾波、二值化等算法去除噪聲干擾，增強車牌對比度；字符分割技術則將車牌中的漢字、字母和數字逐一分離；，基于深度學習的卷積神經網絡（CNN）模型，對分割后的字符進行特征提取與匹配，識別準確率超過 99%。車牌識別系統通常由前端攝像頭、邊緣計算單元和后端管理平臺構成，支持車牌數據的實時處理、存儲與查詢，廣泛應用于停車場管理、交通監控、智能物流等領域。?車牌識別技術迭代，支持新能源車牌識別，覆蓋全類型車輛管理。南通市出入口車牌識別調試

量子計算的強大算力為車牌識別帶來改造性突破。傳統車牌識別算法在處理海量車牌圖像數據時，計算效率較低，而量子計算通過量子比特的并行計算特性，可大幅縮短車牌識別的時間。基于量子計算的車牌識別系統，能夠在瞬間完成對數十萬張車牌圖像的特征提取和比對，適用于大型交通樞紐、好交通監控中心等需要處理海量數據的場景。此外，量子計算還可優化車牌識別的深度學習模型訓練過程，減少訓練時間和計算資源消耗，加速算法迭代升級，使車牌識別系統在復雜場景下的識別準確率和響應速度得到明顯提升。?鹽城市新能源車牌識別解決方案車牌識別技術賦能智慧交通，緩解城市擁堵，優化出行鏈路。

為應對暴雨、暴雪、沙塵等極端惡劣天氣對車牌識別的影響，研發出針對性的極端優化技術。在硬件方面，采用防水防塵等級達 IP68 的攝像頭，并配備自動加熱鏡片，防止雨雪在鏡頭表面結冰或沙塵附著；在軟件算法上，引入基于生成對抗網絡（GAN）的圖像修復技術，針對被雨水模糊、積雪覆蓋的車牌圖像，自動生成清晰的車牌內容。同時，利用毫米波雷達與車牌識別攝像頭的數據融合，在能見度極低的情況下，通過雷達獲取車輛輪廓信息輔助定位車牌位置，再結合圖像增強算法進行識別。經測試，在沙塵暴天氣（能見度低于 50 米）中，優化后的車牌識別系統仍能保持 85% 以上的識別準確率，有效保障惡劣天氣下交通管理的正常運行。?

為保障車牌識別系統長期穩定運行，廠商構建起全生命周期管理體系。在設備安裝階段，通過專業工具（如角度儀、照度計）校準攝像頭安裝位置和補光強度，確保好識別視角；運維階段，系統實時監測攝像頭工作狀態（如溫度、網絡連接），當檢測到異常（如鏡頭被遮擋、識別率驟降）時，自動推送故障預警至運維平臺，支持遠程診斷與固件升級。定期維護包括鏡頭清潔、算法模型優化（根據新場景數據重新訓練）和數據備份，確保系統性能始終處于好狀態。某連鎖停車場采用該運維體系后，設備故障率下降 60%，平均故障修復時間縮短至 2 小時以內，明顯降低運營成本。車牌識別技術賦能公交樞紐，優化車輛調度，提升準點率。

為提升識別效率并降低網絡依賴，車牌識別系統采用 “邊緣計算 + 云端” 的協同架構。邊緣計算單元（ECU）集成高性能 AI 芯片，可在本地完成車牌圖像的實時處理與識別，響應時間縮短至 500 毫秒以內，即使網絡中斷也不影響正常通行。邊緣節點還具備數據預處理能力，過濾無效數據后將關鍵信息（車牌號碼、通行時間）上傳至云端服務器。云端平臺則負責數據存儲、分析與策略管理，通過大數據算法挖掘車流量規律，優化停車場收費策略或交通信號燈配時；同時支持遠程升級邊緣設備固件，實現系統功能的快速迭代。這種架構平衡了計算性能與成本，適用于大規模分布式部署場景。?車牌識別在物流領域大顯身手，快速識別車輛信息，提升倉儲出入庫效率。鹽城市高清車牌識別云平臺

高速收費站部署車牌識別，自動扣費無需停留，暢享無阻通行的智慧交通體驗。南通市出入口車牌識別調試

在智能交通的車路協同體系中，車牌識別作為關鍵感知節點，與路側單元（RSU）、車載終端（OBU）實現數據交互。當車輛進入識別區域，車牌識別系統不獲取車牌信息，還將車輛速度、行駛方向等數據實時上傳至路側控制中心。通過與車路協同系統聯動，可實現信號燈優先控制 —— 針對公交、急救等特種車輛，系統根據車牌信息提前調整前方信號燈配時，保障其快速通行；在擁堵路段，基于車牌識別的車流量數據，路側系統可向車載終端推送好繞行路線。此外，車牌識別與自動駕駛車輛的 V2I（車與基礎設施）通信結合，能為無人車提供準確身份驗證與通行權限管理，推動智能交通系統向自動化、高效化邁進。?南通市出入口車牌識別調試