天眼平台實現車牌/車型高效識別

在智慧安防系統蓬勃發展的當下，利用國產 AI 芯片提升性能成為行業熱點。微鏈道愛的天眼 SkyVision 0 代碼視頻監控 AI 平台在車牌/車型識別場景中展現出強大優勢。

用戶場景：某交通樞紐的停車場管理方作為客戶，在車輛進出這個關鍵工序上，需要對車牌和車型進行準確識別。其檢測對象為各類進出停車場的車輛，涉及不同品牌、型號、顏色的汽車，車牌也包含多種字體、樣式和底色。

痛點：傳統的車牌/車型識別系統存在诸多量化困境。漏檢率較高，達到約 5%，這意味着每 20 輛車中就可能有 1 輛無法被正確識別，導致車輛進出管理混乱。誤報率也不容小觑，約為 8%，頻繁的誤報增加了人工幹預的工作量，造成人力成本的浪費。而且，在面對國產 AI 芯片應用的趨勢時，傳統系統難以充分發揮國產芯片的優勢提升性能，無法滿足日益增長的高效、精準識別需求。

技術原理

天眼 SkyVision 0 代碼視頻監控 AI 平台利用先進的卷積神經網絡（CNN）算法。CNN 具有強大的圖像特征提取能力，能夠自動學習車牌和車型的關鍵特征。在成像方面，平台連接高清工業相機，確保捕捉到清晰的車輛圖像。硬件上，它與國產 AI 芯片深度適配，能夠充分發揮國產芯片的算力優勢，實現快速的圖像分析和特征匹配。其有效原因在於，CNN 算法通過大量的樣本訓練，能夠準確地識別車牌字符和車型特征模式，而國產芯片的高性能計算能力為實時的大規模數據處理提供了保障，使得整個識別過程高效且準確。

• 卷積神經網絡能夠逐層提取圖像特征，從底層的邊緣、紋理特征到高層的語義特征，逐步構建對車牌和車型的準確認知。
• 高清工業相機提供高質量的圖像輸入，為後續的特征提取和分析奠定基礎。
• 國產 AI 芯片的並行計算能力可以同時處理多個圖像數據，大大縮短識別時間。
• 平台的算法優化和芯片適配確保了在複雜環境下也能穩定運行。

微鏈道愛解決方案與產品

以天眼 SkyVision 0 代碼視頻監控 AI 平台為核心，該平台支持現場小時級訓練自有模型。管理員無需編寫代碼，只需上傳一定數量的車牌和車型樣本，即可在短時間內完成模型訓練，快速適應不同場景需求。同時，平台具備行為/事件識別功能，能夠實時判斷車輛進出行為。搭配邊緣盒子，可實現實時告警，一旦出現識別異常情況，立即發出警報。此外，平台支持 100% 本地化數據不出場，保障數據安全。結合 DaoAI World 世界模型的語義理解能力，能夠對車牌和車型信息進行更準確的解讀和分析。微鏈道愛的其他產品線如 DaoAI AI AOI 軟件系統可提供視覺基礎模型的特征認知支持，辅助提升識別精度，但主要核心還是天眼 SkyVision 平台。

天眼 SkyVision 平台憑借其 0 代碼訓練和強大的識別能力，成為車牌/車型識別的理想選擇。

量化成效：使用天眼 SkyVision 平台後，車牌/車型識別的檢出率大幅提升至 98%，漏檢率降低至 <2%，有效避免了車輛進出管理的混乱情況。誤報率降低了 -75%，從原來的 8% 降至 2%，大大減少了人工幹預的工作量，節省了人力成本。而且，模型換型時間縮短至 2min，能夠快速適應新的車牌或車型樣式變化，提高了系統的靈活性和適應性。