在大中型工业企业，尤其是厂区，每天来往最频繁的就是人员和车辆。来往车辆不仅承担着企业货品运输的作用，更是销售管理的重要一环。所以出入口的车辆管控和高效通行就显得尤为重要。伴随着车牌识别系统的发展和普及，车牌识别开始落地工厂，为各大厂区管理出入口来往车辆提供重要保障。

车牌识别系统是通过采集车辆动态视频或静态图像，利用先进的图像处理、模式识别和人工智能技术，在图像中找到车牌的信息，再通过识别完成对每辆车的检查，方便快捷又安全。那么，车牌识别是怎样的一个过程，又是怎么做到的呢？在工厂的出入口管理中又有哪些功能？

车牌识别系统的基本流程和算法

一般来说，车牌识别系统的处理流程包括图像采集-车牌定位-字符分割-字符识别-结果输出这五个部分。当车辆进入到摄像机检测范围内时，系统自动拍摄车辆图像或者对视频序列分析，提取车辆车牌信息进行技术处理，从而完成快速识别记录和无感通行。

同时，在实际应用中，为了能在复杂背景、不均匀光照以及黑夜等条件下得到清晰图像，完成车牌的高准确定位和识别，则需要人工智能算法的加持。车牌识别算法主要应用在车牌定位、字符分割和字符识别这些重要部分，并且根据采用的算法不同，系统整体的性能也有所不同。

以车牌定位为例。车牌定位是车牌识别的基础，其定位的准确性直接影响后续字符分割和识别的效果。如果定位失败或定位不清晰可能会导致识别失败。基于车牌定位算法，首先选中图像或者视频序列中的检测区域，通过对检测区域进行机器学习算法筛选,得到初步定位结果。再对初步检出结果进行图形学处理,比如:灰度转换、边缘检测、角点对齐等操作,使得检出结果准确无误。

特殊的厂区车牌识别

基于车牌识别系统自动登记车辆“身份”的功能，在很多车辆管理的场景中，都可以看见它的“身影”，比如小区停车场、公安卡口等等。而与这些场景相比，厂区的车牌识别则更加特殊。一方面，厂区每天来往的车辆很多，且都是大型承运车辆，车辆频繁往来造成路面尘土飞扬，车牌也就容易污损、遮挡，导致一定的识别困难；另一方面，按照传统通行方式，进入厂区车辆需要下车“刷卡”登记，门卫确认后才能通行，极易出现排队和拥堵现象。因此，对于厂区车牌识别系统来说，不仅需要做到清晰识别各类车辆车牌，还需要做到快速高效通行和车辆统计，进而帮助工厂实现更好的车辆管理，保障工厂的安全。

污损车牌自识别：针对污损、遮挡车牌的货运车，采用专门的定制识别算法，可以精准识别单双层黄车牌、污损车牌等车牌信息。

自动登记放行：载重货运车到达相应点位入口处时，车牌识别相机自动对车辆进行检测识别，提取车辆号码，与厂区数据库进行比对，确认车牌车辆信息并记录存储，无需人员下车登记即可完成车辆的快速出入场。

车辆统计：厂区车牌识别系统可以对进入厂区的车辆车型、车身颜色、车牌等信息进行全面识别，准确记录车辆数量，帮助厂区管理人员做好统计，解决车辆管理混乱无序的问题。

其他应用场景

作为人工智能在城市交通中应用最理想的领域，目前车牌识别已经被广泛应用于城市道路监控、高速路口收费与监控、停车场等场景，对智慧交通、智慧城市建设也有着至关重要的作用。

城市道路监控：在城市道路上，车牌识别设备被用于道路监控、违章违规记录，以及检测报警。通过对机动车辆进行全天候的图像抓拍和识别，识读道路上违章车辆、“黑名单”车辆等，助力交通监管部门提高执法效率，而且安全、高效。

高速路口收费与监控：当车辆在高速公路收费站入口时，系统自动进行车牌识别，保存车牌信息；到达高速公路出口站时，系统再次进行车牌识别，并调取入口车牌信息进行比对，车牌一致并完成缴费后方可快速通行，有效避免车辆逃费现象。

当前，车牌识别系统的广泛应用，让车辆管理更便捷、更高效。第六镜科技作为人工智能企业，一直致力于用AI技术赋能行业智能化升级，目前已与酒钢集团开展相关的厂区车牌识别系统的合作，助力厂区车辆在出入管理、记录统计方面实现智能化目标。未来，第六镜科技也将持续优化系统方案，提高识别的准确度，逐步替代人工完成全面的智能化，赋能智慧厂区精细化管理。

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