攻克“车牌识别”多项技术难题
[摘要]合肥这项校企合作“产学研”成果填补国际空白
本报讯 记者昨天从合肥兴泰金融控股（集团）有限公司获悉，该公司旗下“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”研究团队凭借《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》）这一最新研究成果，在国际上填补了机动车车牌识别多项技术空白。
该研究团队执行主任黄欢告诉记者，这项研究于去年5月开始启动，去年秋天该研究成果形成论文后，向第24届国际模式识别大会（International Conference on Pattern Recognition）进行了提交。今年4月10日，第24届国际模式识别大会致函该团队，正式通知该研究成果被大会收录。
黄欢表示，车牌识别技术在道路监控、停车场道闸及高速公路收费站出入口等场景应用十分广泛。特别是在城市泊车管理中，一些车辆因为停车角度倾斜或是两车停车太紧，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”，泊位管理人员需要多次通过手持终端拍照进行车牌识别，大大影响了泊车管理效率和收费订单准确性。
据介绍，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技术，利用合肥城市泊车的大数据进行训练，研究团队攻克了倾斜车牌（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。
“在此次的研发中，研究团队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。”黄欢介绍，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。
据悉，目前该研究成果已经运用于合肥泊位管理人员的手持终端车牌识别中。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。
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。第24届国际模式识别大会将于2018年下半年在北京召开，这是其创办40多年来第一次在中国内地召开。该研究团队将会派出工作人员在大会上对研究成果进行讲解。此次科研成果被大会收录，标志着兴泰控股科研成果正式迈入世界级学术殿堂。
（黄欢 汪炜 合肥晚报 ZAKER合肥 记者 周洪）
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