什么是AI智能车牌识别技术？
AI智能车牌识别技术是计算机视频图像识别技术在车牌识别中的应用。车牌号识别技术要求从复杂的动态背景中获取和识别到目标的车牌号，通过对车牌号的获取、图像预的处理、目标特征的提取、对车牌号进行字符识别等技术，可以获取目标的车牌号、颜色特征等信息。
要想进行车牌识别，需要以下几个基本步骤：
1）定位车牌，定位车牌在图像中的位置；
2）车牌字符分割，车牌字符分割；
3）车牌字符识别，识别分割的字符，最终组成车牌号码。
由于人工智能技术的不断发展与进步，车牌识别技术也已经逐渐应用到日常的生活场景中，如智能停车场、自动计费、社区车辆出入管理、违停违章监测、移动刑侦等。而且，AI车牌识别技术不仅是无人收费系统中结合DSRC技术进行车辆识别的关键手段，也对高速公路上车辆管理也起到了重要的作用。
我国标准汽车牌照是由汉字、英文字母和阿拉伯数字组成。当前的AI技术可以识别99%的汉字和99.7%的字母和数字。车牌识别功能以计算机视觉等技术为基础，对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频图像进行分析，得到每一辆汽车唯一的车牌号码，从而完成识别过程。再与数据库中的车辆、车主信息进行匹配，即可实现现实场景中的应用。
车牌识别技术在停车场景中的应用示例
智能停车场系统集成感应智能卡技术、计算机网络、视频监控、图像识别处理和自动控制技术，对停车场内的车辆进行自动管理。例如，包括车辆身份判断、门禁、自动车牌识别、停车场检索、停车场引导、车辆提醒、图像显示、模型校准、时间计算、收费查询、语音对话、自动取(收)卡等一系列科学有效的操作。
基于车牌识别技术的停车管理系统与电子无人收费系统(ETC)相结合来识别车辆，可以实现自动化识别车辆的身份、自动进行收费、无车辆通过路口停车等功能。在对停车场的管理中，为了提高车辆进出口的效率，使用车辆的自动车牌识别，不需要征收停车费(如每月的卡车，内部自由通行车辆)，可以进行无人快速通道的建设，改变传统停车场的出入管理模式。
车辆检测可以采用嵌入式线圈检测、红外检测、雷达检测技术、视频检测等方法。使用视频检测可以避免道路损坏，不需要添加外部检测设备，不需要修改触发位置，节省改造与建设成本，适合移动便携应用。
视频技术的应用
基于视频图像处理技术的车牌识别，通过安装在道路旁边或闸机等卡口处的摄像机和图像采集设备将实时的视频信息采入，经过对视频图像的实时处理分析得到各种信息，如车牌颜色、车牌号码、车型、车辆颜色等。
由于车牌识别停车系统要进行视频目标车辆的检测，所以它需要具有较高的处理速度和优秀的AI算法，几乎可以不丢失帧来实现图像的采集和处理。如果处理速度慢，会发生帧丢失，导致系统无法检测到速度快的车辆，难以保证车牌识别处理，从而影响系统的识别率。
相对于其它交通流量检测技术而言，基于视频的车辆识别技术具有以下优势：
1）视频检测可以检测较大的交通场景面积；
2）视频传感器等设备，例如摄像头，易于安装和调试，且对路面设施不会产生破坏；
3）使用视频检测技术可以采集到更多的交通流量参数。
TSINGSEE青犀视频开发的EasyCVR视频融合平台具备的车牌识别功能，基于车牌定位、车牌字符分割和OCR识别算法，快速提取图像中的车牌并输出结果。针对雨雾天气、复杂光线、夜间等复杂环境，也能保障识别率。相对于传统取卡入场，车牌识别通行免停车、免开窗，提升了用户体验，降低了停车场IC卡片遗失耗损的成本，提升了车主的通行效率。