车牌识别技术的实现方式有哪些？

车牌识别是人工智能时代的主流产品，车牌识别技术也是智能AI技术的重要分支。车牌识别的到来结束了人工车牌录取的时代，在停车场系统和交通系统中发挥了重要作用。早期道路行驶中的违规行为需要人工维护，车牌需要站在路边手动复制。现在大部分交通违规行为都是靠电子眼拍摄分析的，重点是车牌识别技术的应用。
车牌识别技术的实现离不开识别算法的发展。当摄像头拍下车牌图片和视频时，剩下的就交给系统，通过各种算法分析准确的车牌号。车牌识别主要包括车牌定位、车牌提取和字符识别三个步骤:基于图像分割和图像识别理论:
车牌定位：首先摄像机会拍摄包含车牌号码在内的图片，包括车辆和周围环境，然后通过系统算法确定车牌的位置。
2.车牌提取:然后根据车牌的大致位置进一步提取含有特殊字符的较小图像。当扫描出 的位置时，系统会截取与车牌大小相近的图像。
3.字符识别:通过预先准备好的字符库，系统会将截取的车牌图片中的字符逐一与字符库进行比较，最终根据相应的算法分析出准确的车牌号码。
三个步骤依次完成，相辅相成，共同提高识别效率。对于字符识别，除了比较字符库的方式外，还有识别字符结构的方式，具有更高的识别效率和准确性和更强的适应性。实现车牌识别技术主要有两种方式:
1.静态图像识别:静态图像识别技术的识别效率很大程度上受到图像捕捉质量的限制，是单帧图像识别。目前市场上的产品平均识别速度为200毫秒。
2.动态视频识别:动态视频流的识别技术适应性强，识别速度快。它可以识别视频的每一帧图像，增加识别比对次数，选择更佳 车牌号码。关键是单帧图像质量影响不大。目前市场上更好 的产品识别时间是平均10毫秒。
如今，车牌识别的功能越来越强大。以停车场系统为例，不仅可以准确拍摄和记录车牌和车辆信息，还可以处理停车支付。车牌识别的摄像头越来越高清，目前可以达到400-500万像素，车牌号可以拍得非常清晰。车牌识别还配备了足够亮的LED补光灯，可以在夜间清晰拍摄车辆信息。随着车牌识别技术的提高，实现方式越来越智能化，大大减少了以往识别后门不主动开门的情况，给智能停车领域带来了更大的突破。