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。?商業(yè)中心車牌識(shí)別系統(tǒng)，聯(lián)動(dòng)會(huì)員體系，提供積分抵扣停車費(fèi)。揚(yáng)州市無車牌識(shí)別系統(tǒng)

在智能交通的車路協(xié)同體系中，車牌識(shí)別作為關(guān)鍵感知節(jié)點(diǎn)，與路側(cè)單元（RSU）、車載終端（OBU）實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)交互。當(dāng)車輛進(jìn)入識(shí)別區(qū)域，車牌識(shí)別系統(tǒng)不獲取車牌信息，還將車輛速度、行駛方向等數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)上傳至路側(cè)控制中心。通過與車路協(xié)同系統(tǒng)聯(lián)動(dòng)，可實(shí)現(xiàn)信號燈優(yōu)先控制 —— 針對公交、急救等特種車輛，系統(tǒng)根據(jù)車牌信息提前調(diào)整前方信號燈配時(shí)，保障其快速通行；在擁堵路段，基于車牌識(shí)別的車流量數(shù)據(jù)，路側(cè)系統(tǒng)可向車載終端推送好繞行路線。此外，車牌識(shí)別與自動(dòng)駕駛車輛的 V2I（車與基礎(chǔ)設(shè)施）通信結(jié)合，能為無人車提供準(zhǔn)確身份驗(yàn)證與通行權(quán)限管理，推動(dòng)智能交通系統(tǒng)向自動(dòng)化、高效化邁進(jìn)。?鹽城市高清車牌識(shí)別系統(tǒng)車牌識(shí)別+電子發(fā)票，打造停車場無紙化運(yùn)營新模式。

智慧農(nóng)業(yè)領(lǐng)域借助車牌識(shí)別技術(shù)實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)機(jī)械的智能化管理。在農(nóng)場、農(nóng)業(yè)園區(qū)出入口，車牌識(shí)別系統(tǒng)自動(dòng)識(shí)別農(nóng)機(jī)車輛車牌，關(guān)聯(lián)農(nóng)機(jī)的作業(yè)任務(wù)、維修保養(yǎng)記錄等信息。通過分布在田間地頭的車牌識(shí)別設(shè)備，實(shí)時(shí)追蹤農(nóng)機(jī)的作業(yè)位置和進(jìn)度，例如監(jiān)測收割機(jī)在不同地塊的收割面積、播種機(jī)的播種路線完成情況等。車牌識(shí)別數(shù)據(jù)與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理系統(tǒng)聯(lián)動(dòng)，管理者可根據(jù)農(nóng)機(jī)作業(yè)數(shù)據(jù)優(yōu)化調(diào)度方案，合理安排農(nóng)機(jī)資源，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率。此外，車牌識(shí)別還可用于監(jiān)控農(nóng)機(jī)的油耗、使用時(shí)長等數(shù)據(jù)，輔助制定節(jié)能降耗策略，推動(dòng)智慧農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。?

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。?車牌識(shí)別技術(shù)助力校園接送，家長車輛準(zhǔn)確匹配班級。

為應(yīng)對復(fù)雜電磁環(huán)境和惡意攻擊對車牌識(shí)別系統(tǒng)的影響，構(gòu)建起完善的抗干擾與抗攻擊防護(hù)體系。在硬件層面，車牌識(shí)別設(shè)備采用電磁屏蔽設(shè)計(jì)，配備浪涌保護(hù)器，有效抵御電磁干擾和雷擊破壞；在軟件層面，引入抗干擾算法，對受干擾的車牌圖像進(jìn)行濾波、降噪處理，恢復(fù)圖像清晰度。針對惡意攻擊，如車牌圖像篡改、識(shí)別數(shù)據(jù)偽造等行為，系統(tǒng)采用數(shù)字水印技術(shù)，在車牌圖像中嵌入不可見的數(shù)字水印，用于驗(yàn)證圖像的真實(shí)性和完整性；同時(shí)部署入侵檢測系統(tǒng)，實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)，一旦發(fā)現(xiàn)異常操作立即觸發(fā)報(bào)警并采取防護(hù)措施，保障車牌識(shí)別系統(tǒng)安全、穩(wěn)定運(yùn)行。?車牌識(shí)別助力校園安全管理，準(zhǔn)確記錄車輛軌跡，筑牢安全防線。泰州市新能源車牌識(shí)別調(diào)試

港口碼頭車牌識(shí)別，實(shí)現(xiàn)集裝箱車輛智能調(diào)度管理。揚(yáng)州市無車牌識(shí)別系統(tǒng)

為推動(dòng)綠色交通發(fā)展，車牌識(shí)別系統(tǒng)與碳足跡追蹤技術(shù)相結(jié)合。通過識(shí)別車輛車牌，關(guān)聯(lián)車輛的類型、燃油消耗、行駛里程等數(shù)據(jù)，計(jì)算每輛車的碳排放量。交通管理部門可根據(jù)車牌識(shí)別的碳足跡數(shù)據(jù)，分析不同區(qū)域、不同時(shí)間段的交通碳排放情況，制定針對性的綠色交通政策，如對高排放車輛實(shí)施限行、推廣新能源車輛等。同時(shí)，車牌識(shí)別數(shù)據(jù)還可用于評估交通節(jié)能減排措施的效果，為城市綠色交通規(guī)劃提供數(shù)據(jù)支持，助力實(shí)現(xiàn) “雙碳” 目標(biāo)，促進(jìn)交通領(lǐng)域的可持續(xù)發(fā)展。?揚(yáng)州市無車牌識(shí)別系統(tǒng)