近日，一篇题为《A robust and efficient method for license plate recognition》（《基于深度学习的倾斜车牌识别方法研究》）研究成果，被第24届国际模式识别大会（International Conference on Pattern Recognition）收录，在国际上填补了机动车车牌识别多项技术空白。引来外国人的一片惊叹。

 

这篇来自合肥的研究成果，是“合肥城市泊车投资管理公司—中国科学技术大学苏州研究院产学研合作基地”研究团队（以下简称研究团队）最新研究成果，大大提升了合肥在世界智能识别领域的知名度。

车牌识别技术对于城市道路交通管理至关重要，特别是在城市泊车管理中，因泊位管理人员所拍摄车牌照片往往有光照不均匀、拍摄角度不固定和清晰度低等特点，传统光学字符识别技术精准度低于80%，且在车牌倾斜时存在识别“盲点”，大大影响了城市交通管理效率。

与此同时，车牌识别技术对于公安交警部门打击嫌疑、假牌、套牌等违法行为也非常重要。早在几年前车牌识别技术已被广泛应用于城市智能交通系统中，如闯红灯抓拍、超速违章拍照以及交通治安卡口系统等，而交通治安卡口系统作为治安刑侦管理信息来源的重要科技手段之一，对于车牌识别提出了相当高的要求。据研究团队执行主任黄欢介绍，目前国际上车牌识别的应用场景大多集中于道路监控的车牌识别，对于城市泊车管理中倾斜车牌识别的研究极其缺乏。

 为此，经过数月技术攻关，基于深度学习与图像处理，利用合肥城市泊车的大数据进行训练，智能实验室攻克了倾斜车牌（倾斜20度以上）识别的技术难点，车牌识别模型达到了95%的识别准确度和每秒60多张的识别速度。在研究成果中，关于道路监控视频实时车牌识别模型的研究，有望实现在人眼都无法认出车牌的情况下，精准识别高速行驶车辆的车牌信息。黄欢介绍：目前国际普遍车牌识别技术仅限于路面停放的车辆，一旦车牌的方向变化，则难以准确识别。在此次的研发中，联合实验室通过自主创新设计出的全新神经网络模型，在世界首次实现了对于倾斜角度较大车牌的准确识别。

作为国际模式识别领域的旗舰学术会议，国际模式识别大会是研讨模式识别和机器学习，计算机视觉，语音，图像等领域最新进展和应用的国际性权威学术论坛，本届大会也是其创办40多年来首次在我国内地召开。此次科研成果被大会收录，标志着合肥城泊科研技术成果正式迈入世界级学术殿堂。 

除此之外，研究团队还攻克了很多其他难题：

针对任意场景下的鲁棒性更高的车牌识别模型的研究；

在新能源车牌数据较少情况下训练新能源车牌识别模型；

针对道路监控视频流的实时车牌识别模型的研究。

 

下一步，研究团队将加快科研成果转化，将优质成熟的车牌识别前沿产品在云服务、停车管理、智能交通、城市安防等领域推广，以国际顶尖科研技术为合肥“智慧城市”建设、提升城市管理水平做出更大的贡献。智能时代，科技水平的提升必然带动城市管理水平提升，相信外国人眼中的合肥还会越来越吸引人。