在上期《捷顺话AI ：大咖畅谈AI技术应用之人脸识别》节目中，我们讨论了人脸识别核心要素、应用领域、行业竞争格局、发展趋势、以及捷顺科技在人脸识别领域的研究成果与发展规划，引发各界广泛关注。很多听众纷纷留言表示，希望进一步了解捷顺科技在AI领域的研究、布局及成果。
本期我们推出第二期节目，AI技术应用之车牌识别。
近年来，随着以车牌识别技术为基础的无人值守解决方案的不断涌现，纯车牌识别停车场已在大中型城市落地生根，车牌识别技术已然成为停车场行业主流，并日益普及。车牌识别实现原理、应用情况、未来发展趋势、捷顺研究情况如何？由请本期特邀嘉宾捷顺AI大咖Kevin。
AI深度学习技术广泛应用于车牌识别
AI火热的当下，AI深度学习技术已广泛应用于车牌识别中，例如用来检测和识别的卷积神经网络，用来进行变长车牌端对端识别模型，以及用来生成样本的GAN对抗网络等。
与传统的车牌识别技术中检测主要使用Adaboost级联分类器或者其它人工设定的策略来进行车牌检测识别相比，基于深度学习的车牌检测算法，准确率较高，模型简单，并通过优化网络，高性能硬件平台提供算力，保证了高实时性。
特别是基于深度学习的端到端车牌识别直接基于卷积神经网络或者LSTM模型，基于大量数据进行整个车牌的端到端的识别，通过深度网络模型提取车牌字符各个层次的特征，识别通过训练的模型直接完成，免分割，对光线角度都有较好的鲁棒性。使用深度学习进行车牌识别，框架相对简单，在硬件性能较强且有足够训练样本的情况下，能够在短时间内获得比传统算法更好的识别效果。
目前停车行业市场中同样存在以传统车牌识别技术为主的车牌识别产品，因此其识别率不高等容易留下管理漏洞，少数车主利用这些漏洞，绞尽脑汁研究出逃费“高招”，在让人大跌眼镜的同时，也令行业内各家厂商忧心忡忡。
捷顺科技作为出入口控制领域领导者，果断出手，着力解决手机拍车牌逃费问题，封堵相关漏洞。公司车牌识别算法在最新V2.7版本中除了对新能源车牌识别率、相似字符识别率做了优化外，同步加入了手机照片防伪功能。在设备算法程序升级后，识别器除了检测车牌外，还可针对整个车头区域做分类识别，有效辨别出手机照片伪造的月卡车牌，支持地感优先触发，以保障月卡车主的通行权益。
车牌识别之于停车行业至关重要
从技术角度而言，目前车牌识别技术发展已相当成熟，并已广泛应用于停车场出入口、高速公路卡口、车位引导等车牌识别产品中，而车牌识别在智慧城市中的深度应用也非常广阔，如室内室外的视频车位引导、路边停车中的视频桩或者枪球联动设备、路边停车收费的手持PDA等。未来车牌识别技术会越来越普及，并对识别率和识别速度要求越来越高，同时也会衍生出一些其它相关需求，如车辆特征结构化、车牌防伪等，AI技术在这方面的作用也越来越大，甚至会全面覆盖。
车牌识别技术带来的便利性，已然使具有此技术的设备成为停车场出入口的标配产品，但同时也面临一些瓶颈，例如无牌车的识别、恶劣环境下的识别率显著下降等。要解决这些行业难题，不仅需要更高智能的AI技术，通过大量数据进一步提升车牌识别率和环境适应能力，也需要综合解决方案，包括多路监控、云端识别服务等手段，真正实现停车场的无人值守。
车牌识别技术在停车应用中至关重要，近几年部分具有自主车牌识别算法的公司获得了先机，站在了行业前列。停车行业中，低成本、高识别率成为车牌识别前端产品追求的方向，不过，当前停车业务考量的不仅是车牌识别，更是整个停车解决方案，产品相对单一、综合竞争力不强者或将被淘汰出局。
捷顺作为智慧停车行业龙头，从2009年开始自主研发车牌识别算法，小有规模，且全部为硕士以上学历。通过多年的自主研发和技术积累，捷顺已获得与车牌识别算法相关发明专利约20项，涵盖车牌识别中各个算法模块，捷顺车牌识别各场景综合识别率达99.5%以上，已处行业最前列。
捷顺车牌识别领跑行业
从最早的模拟车牌识别器到高清车牌识别一体机，从TI平台到海思平台，公司多年来一直重视发展车牌识别技术，从新硬件平台预研，新算法预研到各新产品的中试、转产试销、上市，都经历了较完备的产研转换链。
多年研发已助力公司产品性能大为提升，目前捷顺科技集成车牌识别算法的智能停车产品种类齐全，包括捷然云一体机，I-cloudC/H系列控制机、速通系列控制机、捷E系列控制机、高清车牌识别一体机、车位引导视频检测终端等。
目前，捷顺车牌识别相关产品已广泛应用于全国各停车场，典型案例如上海浦东机场的停车场项目、深圳机场停车场项目、港珠澳大桥项目、扬州城市停车项目等，提供了从车辆出入场、车位引导、反向寻车、无感支付等全套解决方案。
同时，公司高清车牌识别、车位引导相关产品已广泛销往香港、澳门、马来西亚、新加坡等地，车牌实测识别率超98%，并预研过欧盟20多国以及东南亚各国的车牌识别，目前已具备欧盟国家和东南亚各国车牌识别研发能力。
从实现技术而言，目前公司海外车牌识别框架已相当成熟，只要样本足够，最多1个月内即可完成一个全新的国家或地区的车牌识别，识别率98%以上。
后续捷顺将在深度学习方面继续发力，构建全深度学习架构的车牌识别算法，完善优化前端+后端二次识别的模式，进一步提升算法识别率和对复杂场景的适应能力，增强算法竞争力，提升用户体验。