以下幾個趨勢對車牌識別產品的影響將會非常深遠：
1.更高的解析度及畫面質量
作為一種典型的模式識別演算法，車牌識別一直期望有更高的影象解析度。從這幾年的發展可以看到，隨著解析度的提公升單個相機所覆蓋的車道數量逐漸增加，目前主流車牌識別智慧型相機已經可以單獨覆蓋三個車道，但事實上車牌的大小依然是很大的制約因素，如果相機的解析度可以提公升千萬量級，車牌識別的識別指標將會更加逼近「幾乎不出錯」的極限，而且車牌識別能夠穩定工作的區域也會明顯增大，一些目前並不特別可靠的擴充套件應用的效果將得到改觀。除了解析度提公升外，畫面質量也是同等重要的問題，近年來高畫質相機的解析度雖然提公升的速度很快，但在動態範圍的表現上卻差強人意，導致在一些場景下出現亮處細節和暗處細節無法兼顧的問題，這將是下階段相機發展的關鍵點之一。
2．更高的計算能力和整合度
3．更高的易用性、更強的適應能力
目前車牌識別演算法本身的難題主要集中在車牌受到各種干擾時如何保證盡可能準確地識別，例如大型車常見的車牌汙損、私家車輛規避限號的車牌遮擋、光照環境形成的陰影干擾等等。此外，車牌識別產品的引數配置一直相對繁瑣，這很大程度上是為了能夠通過精確的調整相機成像、補光、演算法的各個環節來確保達到最好的識別效果。如何利用好高解析度和高計算能力來降低系統的操作難度，進一步解決這些經典的技術問題，提高系統配置的自動化水平是車牌識別產品下階段需要著重投入的方向。
綜合來看，車牌識別產品的競爭將更多的強調成像、影象預處理、演算法、業務邏輯等系統各環節的相互配合。特別是物理成像以及影象預處理的水平可能會成為下階段發展的關鍵，其原因在於當識別演算法的發展達到一定的高度，短期內很難會出現非常突破性的變革，這時如何能夠通過成像、光源、降噪等環節來為核心演算法掃清障礙就成為了影響產品最終效能的制衡點。此外，與整體安防行業的發展相應。
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