在智能交通系統中，車牌識別技術與電子警察系統深度融合，實現交通違法行為的自動化監測。高清攝像頭與地感線圈、雷達測速設備聯動，當車輛超速、闖紅燈、逆行時，系統自動抓拍車牌圖像并識別號碼，結合 GIS 地圖記錄違法時間、地點和車速等信息。對于車牌不準、逾期未年檢車輛，系統通過車牌大數據比對，實時預警并推送至執法終端，輔助交警準確布控。此外，車牌識別還應用于違停抓拍，通過 AI 算法識別車輛靜止時間超過閾值（如 5 分鐘），自動生成違停記錄，有效提升交通執法效率。某城市應用該系統后，交通違法處理效率提升 40%，交通事故發生率下降 25%。?車牌識別技術賦能公交樞紐，優化車輛調度，提升準點率。鹽城市新能源車牌識別誤識別率

車牌識別與增強現實（AR）導航的融合，為駕駛員帶來全新的駕駛體驗。當車輛行駛過程中，車載車牌識別系統實時識別前方車輛車牌，結合導航地圖數據，通過 AR 技術在擋風玻璃或車載顯示屏上疊加顯示前方車輛的相關信息，如車型、品牌、預計到達目的地時間等。同時，AR 導航可根據前方車輛的行駛狀態和路況，為駕駛員提供更準確的駕駛建議和路線規劃，例如提示前車減速時自動調整跟車距離、避開擁堵路段等。這種融合應用不提升了駕駛的安全性和便利性，還為智能交通的交互體驗創新提供了新途徑。?鹽城市新能源車牌識別誤識別率車牌識別支持新能源車牌準確讀取，適配多種車型，為綠色出行提供技術。

老舊小區智能化改造中，車牌識別技術解決了車輛管理混亂的難題。在小區出入口安裝車牌識別系統，自動識別業主車輛車牌，聯動道閘快速放行；對于外來車輛，通過臨時車牌登記或訪客預約系統，獲取臨時通行權限。車牌識別數據與物業管理系統對接，物業可實時查看車輛進出記錄，統計小區內車輛數量，合理規劃停車位。同時，結合車牌識別與監控攝像頭，可追蹤異常車輛和可疑人員，提升小區安防水平。某老舊小區改造后，車輛進出效率提高 60%，亂停亂放現象減少 80%，居民生活安全性和便利性明顯提升。?

為滿足嵌入式設備、移動終端等邊緣計算場景的需求，車牌識別模型向輕量化方向發展。通過模型剪枝、量化、知識蒸餾等技術，壓縮深度學習模型的參數規模，在保持高識別準確率的前提下，將模型體積縮小至原有的 1/10。輕量化車牌識別模型可部署在智能行車記錄儀、移動執法終端等設備中，實現本地實時識別，無需依賴云端服務器。例如，交警手持的移動終端集成輕量化車牌識別模型后，可在現場快速查詢車輛違章信息、核實車主身份，執法效率提升 40%，同時減少網絡傳輸壓力，保障數據安全與隱私。?車牌識別技術助力連鎖超市，優化配送車輛裝卸貨流程。

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。?車牌識別技術助力警務系統，快速追蹤嫌疑車輛軌跡。泰州市新能源車牌識別

車牌識別技術賦能加油站，識別會員車輛自動推送優惠。鹽城市新能源車牌識別誤識別率

多光譜成像技術為車牌識別應對復雜光照和惡劣環境提供新方案。傳統攝像頭依賴可見光成像，在夜間、雨霧等場景下識別效果不佳，而多光譜車牌識別攝像頭集成多個光譜通道（可見光、近紅外、短波紅外）。近紅外光譜可穿透霧霾、沙塵，清晰捕捉車牌輪廓；短波紅外對水具有強穿透性，在暴雨天氣下仍能獲取車牌圖像。通過多光譜數據融合算法，系統自動選取好光譜圖像進行處理，再結合深度學習模型識別車牌字符。在隧道出入口、沙漠公路等極端環境測試中，采用多光譜技術的車牌識別準確率從傳統的 78% 提升至 96%，有效解決了特殊場景下的識別難題。?鹽城市新能源車牌識別誤識別率