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。?準確車牌識別，讓園區安防更智能，車輛管理輕松又高效，守護每一份安全。常州市出入口車牌識別解決方案

智能環衛管理借助車牌識別技術實現環衛車輛的高效調度。環衛車輛安裝車牌識別標簽，在城市道路、垃圾處理站點等區域，部署車牌識別攝像頭。系統通過識別車牌，實時掌握每輛環衛車輛的位置、行駛狀態和作業進度，如垃圾清運車的裝載量、清掃車的清掃路線完成情況等。根據這些數據，智能調度系統可合理分配車輛任務，避免重復作業或作業盲區；當某區域垃圾量激增時，自動調度附近的環衛車輛前往處理。車牌識別還可用于監控環衛車輛的油耗、行駛里程等數據，輔助優化車輛維護計劃，降低運營成本，提升城市環衛作業的智能化水平。?蘇州市出入口車牌識別SDK車牌識別技術助力校園接送，家長車輛準確匹配班級。

隨著深度學習技術的發展，車牌識別從傳統模板匹配升級為 AI 驅動的智能識別。基于卷積神經網絡（CNN）的端到端模型，通過大量車牌圖像數據訓練，可自動學習車牌的紋理、顏色和字符特征，無需人工設計特征提取規則。例如，YOLO（You Only Look Once）系列算法實現了車牌的實時檢測與識別，單張圖像處理速度需 30 毫秒；Transformer 架構引入注意力機制，增強對復雜背景下車牌的定位能力。此外，AI 算法還賦予車牌識別系統行為分析功能，通過追蹤車輛軌跡、識別異常停留或逆行等行為，自動觸發報警并推送至管理平臺，在智慧城市、安防預警等領域發揮重要作用。?

隨著低空經濟的發展，車牌識別技術逐漸向低空飛行器管理領域延伸。在無人機物流配送站、低空飛行起降點，對掛載車牌標識的無人機進行識別管理。車牌識別系統通過高清攝像頭捕捉無人機的車牌信息，關聯無人機的飛行任務、所屬企業、操作人員等數據。當無人機起飛、降落或飛行過程中，系統實時監控其飛行軌跡，確保無人機在規定的空域內活動。若發現無人機違規飛行（如進入禁飛區、超范圍飛行），系統立即發出警報，并將無人機的車牌信息和違規行為推送至監管部門，實現對低空飛行器的有效監管，保障低空飛行安全有序。?先進的車牌識別設備，適應各種復雜環境，準確識別每一輛車，值得信賴。

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。?車牌識別技術賦能共享停車，盤活閑置車位資源，緩解停車難。南京市停車場車牌識別解決方案

選擇好的車牌識別解決方案，提升車輛管理效率，打造智能化新場景。常州市出入口車牌識別解決方案

車牌識別與生物特征識別（如人臉識別、指紋識別）的多模態融合，為車輛管理提供更安全、便捷的解決方案。在好停車場、私人車庫等場所，車主不可以通過車牌識別進入，還能結合人臉識別驗證身份，雙重認證確保只有授權人員能夠進入。在物流運輸中，司機駕駛車輛進入園區時，需通過車牌識別驗證車輛身份，同時進行指紋識別確認司機身份，防止車輛被他人冒用。多模態融合技術有效彌補了單一識別方式的不足，提高身份驗證的準確性和安全性，降低非法入侵風險，尤其適用于對安全等級要求較高的場景。?常州市出入口車牌識別解決方案