車牌識(shí)別與生物特征識(shí)別（如人臉識(shí)別、指紋識(shí)別）的多模態(tài)融合，為車輛管理提供更安全、便捷的解決方案。在好停車場、私人車庫等場所，車主不可以通過車牌識(shí)別進(jìn)入，還能結(jié)合人臉識(shí)別驗(yàn)證身份，雙重認(rèn)證確保只有授權(quán)人員能夠進(jìn)入。在物流運(yùn)輸中，司機(jī)駕駛車輛進(jìn)入園區(qū)時(shí)，需通過車牌識(shí)別驗(yàn)證車輛身份，同時(shí)進(jìn)行指紋識(shí)別確認(rèn)司機(jī)身份，防止車輛被他人冒用。多模態(tài)融合技術(shù)有效彌補(bǔ)了單一識(shí)別方式的不足，提高身份驗(yàn)證的準(zhǔn)確性和安全性，降低非法入侵風(fēng)險(xiǎn)，尤其適用于對安全等級(jí)要求較高的場景。?專業(yè)的車牌識(shí)別品牌，以技術(shù)為主，為客戶提供穩(wěn)定可靠的識(shí)別方案。鹽城市停車場車牌識(shí)別解決方案

車牌識(shí)別與增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）導(dǎo)航的融合，為駕駛員帶來全新的駕駛體驗(yàn)。當(dāng)車輛行駛過程中，車載車牌識(shí)別系統(tǒng)實(shí)時(shí)識(shí)別前方車輛車牌，結(jié)合導(dǎo)航地圖數(shù)據(jù)，通過 AR 技術(shù)在擋風(fēng)玻璃或車載顯示屏上疊加顯示前方車輛的相關(guān)信息，如車型、品牌、預(yù)計(jì)到達(dá)目的地時(shí)間等。同時(shí)，AR 導(dǎo)航可根據(jù)前方車輛的行駛狀態(tài)和路況，為駕駛員提供更準(zhǔn)確的駕駛建議和路線規(guī)劃，例如提示前車減速時(shí)自動(dòng)調(diào)整跟車距離、避開擁堵路段等。這種融合應(yīng)用不提升了駕駛的安全性和便利性，還為智能交通的交互體驗(yàn)創(chuàng)新提供了新途徑。?無錫市停車場車牌識(shí)別安裝教程景區(qū)引入車牌識(shí)別系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)游客車輛分流，提升旅游體驗(yàn)。

共享汽車行業(yè)借助車牌識(shí)別技術(shù)實(shí)現(xiàn)車輛的全生命周期智能化管理。在車輛投放環(huán)節(jié)，通過車牌識(shí)別快速登記車輛信息，錄入共享汽車管理系統(tǒng)；用戶取車時(shí)，車牌識(shí)別攝像頭確認(rèn)車輛身份，同時(shí)與用戶手機(jī) APP 進(jìn)行身份核驗(yàn)，雙重驗(yàn)證通過后解鎖車輛。行駛過程中，分布在道路、停車場的車牌識(shí)別設(shè)備實(shí)時(shí)追蹤車輛位置，監(jiān)測車輛使用狀態(tài)，防止車輛被盜或違規(guī)使用。還車時(shí)，車牌識(shí)別自動(dòng)關(guān)聯(lián)停車費(fèi)用結(jié)算，結(jié)合行駛里程和使用時(shí)長計(jì)算費(fèi)用，并從用戶賬戶扣除。某共享汽車平臺(tái)應(yīng)用該方案后，車輛管理效率提升 50%，用戶使用體驗(yàn)明顯改善。?

為應(yīng)對暴雨、暴雪、沙塵等極端惡劣天氣對車牌識(shí)別的影響，研發(fā)出針對性的極端優(yōu)化技術(shù)。在硬件方面，采用防水防塵等級(jí)達(dá) IP68 的攝像頭，并配備自動(dòng)加熱鏡片，防止雨雪在鏡頭表面結(jié)冰或沙塵附著；在軟件算法上，引入基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的圖像修復(fù)技術(shù)，針對被雨水模糊、積雪覆蓋的車牌圖像，自動(dòng)生成清晰的車牌內(nèi)容。同時(shí)，利用毫米波雷達(dá)與車牌識(shí)別攝像頭的數(shù)據(jù)融合，在能見度極低的情況下，通過雷達(dá)獲取車輛輪廓信息輔助定位車牌位置，再結(jié)合圖像增強(qiáng)算法進(jìn)行識(shí)別。經(jīng)測試，在沙塵暴天氣（能見度低于 50 米）中，優(yōu)化后的車牌識(shí)別系統(tǒng)仍能保持 85% 以上的識(shí)別準(zhǔn)確率，有效保障惡劣天氣下交通管理的正常運(yùn)行。?車牌識(shí)別與人工智能結(jié)合，實(shí)現(xiàn)更智能的車輛管理，開啟智慧生活新篇章。

多光譜成像技術(shù)為車牌識(shí)別應(yīng)對復(fù)雜光照和惡劣環(huán)境提供新方案。傳統(tǒng)攝像頭依賴可見光成像，在夜間、雨霧等場景下識(shí)別效果不佳，而多光譜車牌識(shí)別攝像頭集成多個(gè)光譜通道（可見光、近紅外、短波紅外）。近紅外光譜可穿透霧霾、沙塵，清晰捕捉車牌輪廓；短波紅外對水具有強(qiáng)穿透性，在暴雨天氣下仍能獲取車牌圖像。通過多光譜數(shù)據(jù)融合算法，系統(tǒng)自動(dòng)選取好光譜圖像進(jìn)行處理，再結(jié)合深度學(xué)習(xí)模型識(shí)別車牌字符。在隧道出入口、沙漠公路等極端環(huán)境測試中，采用多光譜技術(shù)的車牌識(shí)別準(zhǔn)確率從傳統(tǒng)的 78% 提升至 96%，有效解決了特殊場景下的識(shí)別難題。?高效車牌識(shí)別系統(tǒng)，助力加油站實(shí)現(xiàn)無人值守自動(dòng)化運(yùn)營。宿遷市地感線圈車牌識(shí)別誤識(shí)別率

車牌識(shí)別技術(shù)助力老舊小區(qū)改造，解決停車亂象難題。鹽城市停車場車牌識(shí)別解決方案

在保障車牌識(shí)別數(shù)據(jù)隱私的前提下，隱私計(jì)算技術(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的安全共享與協(xié)同應(yīng)用。聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架下，不同機(jī)構(gòu)（如交通管理部門、保險(xiǎn)公司、科研單位）在不共享原始車牌數(shù)據(jù)的情況下，共同訓(xùn)練車牌識(shí)別模型，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù) “不動(dòng)模型動(dòng)”。同態(tài)加密技術(shù)允許在加密的車牌數(shù)據(jù)上進(jìn)行計(jì)算，例如在加密狀態(tài)下統(tǒng)計(jì)特定區(qū)域的車輛流量，解決后獲取結(jié)果，確保數(shù)據(jù)在整個(gè)過程中不泄露。此外，通過區(qū)塊鏈技術(shù)記錄車牌數(shù)據(jù)的使用日志，明確數(shù)據(jù)訪問權(quán)限和操作記錄，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)使用的可追溯性，為車牌識(shí)別數(shù)據(jù)在跨部門、跨領(lǐng)域的安全共享提供技術(shù)保障。?鹽城市停車場車牌識(shí)別解決方案