技术概述
基于深度学习的移动端车牌识别技术，通过轻量化模型部署实现实时检测与识别，支持Android/iOS系统，识别准确率可达98%以上。
核心算法
- YOLOv5s轻量化目标检测
- CRNN+CTC字符识别模型
- 双线性插值图像增强
- 车牌颜色空间转换算法
智慧停车场景
应用于无感支付停车场系统：
- 车辆入场自动识别车牌
- 云端匹配用户账户
- 离场时自动扣费
- 异常车牌人工复核
交通执法应用
警用移动终端集成方案：
- 实时识别违规车辆
- 自动比对黑名单数据库
- 历史轨迹追溯分析
| 光照条件 | 识别率 |
|---|---|
| 强光 | 95.3% |
| 夜间 | 92.7% |
物流运输管理
在园区车辆调度中的典型应用：
- 自动记录进出车辆
- 智能分配装卸月台
- 电子围栏报警系统
技术挑战
实际部署中的关键问题：
- 移动端算力限制
- 复杂天气干扰
- 特殊车牌格式兼容
- 数据隐私保护需求
该技术已实现从算法创新到商业落地的完整闭环，未来将与5G、边缘计算深度融合，推动智慧城市基础设施的智能化升级。
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