人工智能時代的來臨大大提高了基于視頻圖像分析環(huán)節(jié)的相關工作效率，智能圖像分析系統(tǒng)、智能數(shù)據(jù)分析決策系統(tǒng)的出現(xiàn)，正在逐步實現(xiàn)對部分人類工作內(nèi)容的替代。當前基于深度學習網(wǎng)絡技術的應用，使視頻圖像分析下的車型識別技術較以前有了質的飛躍。

圖像分析車型識別技術如今常用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（Convolutional Neural Network，CNN）是一種前饋神經(jīng)網(wǎng)絡，它的人工神經(jīng)元可以響應一部分覆蓋范圍內(nèi)的周圍單元，對于大型圖像處理有出色表現(xiàn)。基于CNN的視頻結構化算法是一種視頻內(nèi)容信息提取的技術，通過時空分割、特征提取、目標識別等技術手段，實現(xiàn)對視頻圖像內(nèi)容的文本結構化解析。從數(shù)據(jù)處理的流程看，視頻結構化技術能夠將監(jiān)控視頻轉化為人和機器可理解的語義化信息。

通過這種將視頻圖像進行結構化分析的手段，可以準確地對場景中的人、車、物進行檢出識別，實現(xiàn)將其與環(huán)境背景分離。這樣，通過對攝像機拍攝畫面的結構化分析，就能得到前方場景中的目標數(shù)量、對應的目標位置信息及其它可用數(shù)據(jù)。

通過人工智能分析，可將場景中的車輛進行檢出并對其進行特征提取，在白天光照正常、夜間補光正常的情況下，我們的車輛識別模塊能夠對車輛的類型、品牌型號年款、車牌信息、車身顏色、車窗標識物、違法駕駛行為等進行準確識別，我們對車輛各項特征的識別準確率高達95%以上。其中車輛類型識別項可識別21類車型，比國標要求的9大類車輛類型更加細致；車輛品牌型號識別中，車頭可識別超過5500種型號、車尾可識別超過3500種；更能對特種車，諸如渣土車、?；愤\輸車輛、掛車、吊車等進行有效識別。同時支持對車輛的任意角度識別，支持車輛目標重認證及軌跡跟蹤等。

車牌識別停車管理系統(tǒng)主要優(yōu)點：

1、小成本-無需增加傳統(tǒng)刷卡系統(tǒng)的耗材成本，最少人力資源成本

2、車牌自動識別：自動識別進出車輛，打造智能車輛管理系統(tǒng)

3、自動控制-系統(tǒng)無需人工干預，智能化管理控制，減少人為漏洞

4、管理靈活-車輛進出數(shù)據(jù)記錄詳盡，靈活統(tǒng)計各種數(shù)據(jù)報表

5、視頻共享-車牌識別高清相機的視頻源與監(jiān)控中心共用，節(jié)省額外投入

車牌識別停車管理系統(tǒng)功能

1、不停車快速入場

入口無需發(fā)卡發(fā)票，出口無需驗卡，驗票。并且可做到入口無人管理，無障礙通行。既可節(jié)省卡或票的成本支出，也可相應節(jié)省人員開支。

2、車牌自動識別

車牌識別系統(tǒng)將出入庫車輛的車牌號碼作為車輛管理的憑證，自動采集出入庫車輛的前部特征圖像，自動識別車牌號碼并記錄車輛的前部全景圖像，作為停車管理、安全認證的原始數(shù)據(jù)，并以車牌號碼作為數(shù)據(jù)標識進行信息數(shù)據(jù)管理。