交通攝像頭拍到的違章車牌，是人識別還是電腦識別？

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是人肉OCR還是電腦OCR？電腦識別誤差有多大？

剛好從事這個行業，說說當前這個情況。

其實題主說的這兩種在我遇到的項目中都有用。

1.人肉識別。
這個在我們地區一些地方還是挺常見的，多用於非機動車道上的違規抓拍。監控中心一票監控員啊，專職看車亂跑車道。一旦被發現有違章車輛就進行抓拍，然後識別出來，記錄下來。

這種方式一般是模擬球機設備搭配硬碟錄像機，可實現遠程控制角度變焦變倍，幾乎無延遲，又可迅速的抓拍記錄。當然，拍下的就是通過人眼去OCR咯。

不過我告訴你啊，別以為這樣識別率低，每年在這個設備下面的中招的車，可不少呢，你當監控員只是臨時工？不，不人家可都20歲左右的妹子，都是職業的呢！

2.機器識別。

這個設備就是一般安裝在L型杆子上，一個設備可以對應多個車道，搭配頻閃燈和閃光燈，用過地感線圈或者視頻檢測之類的手段觸發，從而實現對來往的車輛抓拍。

拍完後，這些設備就自行分析了，不光識別符合「GA36-92」（92式牌照）和「GA36.1-2001」（02式牌照）標準的民用車牌照和04式新軍車牌照與07式新武警車牌照的漢字、字母、數字、顏色等信息

並且可以提供車牌號碼、顏色、車輛單幀或多幀圖片、車牌小圖、車牌二值化圖、車輛類型、時間、地點、車道、行駛方向、車速等信息。

是不是很霸氣呢？哇咔咔

目前來說，只要設備安裝角度合適，城市道路內車速不是很高的情況下，識別率都是比較高的，一般可以到95%以上。

隨便貼一個設備參數：

檢測方式

視頻檢測

監控範圍

1~2車道

圖片壓縮方式

JPEG

輸出圖像大小

1600×1200（200W像素）、支持自定義尺寸

卡口記錄模式

1~2張/車（具體可調）

車輛檢測率

99%

車牌字元識別率

99%

違章檢測率

99%（壓線）、90%（逆行）

智能分析

85%（行人檢測率）、80%（非機動車檢測率）

適應車速範圍

0~220km/h

單純的只分析完整車牌，準確度已經可以到99%了。

PS:

今天還在出差，這個時候才回到賓館看到各位的討論，看來我們行業內的人員還是挺多的嘛。另外令我惶恐的是，這個回答竟然上了日報，通常都是我看日報，沒想到能輪到我。

既然大家都對這個有興趣，那我就再仔細說說吧。

以下這些都只是個人的理解，我也只是一個廠家的技術人員而已。

其實題主只是關心到底是人肉識別還是電腦識別而已，我們都扯的比較大了，我看了大家的回復，過去看知乎總覺得業內人少，沒想到還挺多的。

從人肉到電腦，這是一個發展趨勢，這個是無法取代的。科技的發展就是為了降低人力，讓事情辦得更有效率。

這類設備的發展其實受制的因素挺多，第一個，感光元件和鏡頭。大家玩攝影都知道，感光元件越大，成像效果越好，對於這類設備來說，光圈越大，進光量越大，噪點越少。第二個，後台處理晶元和演算法，晶元運算速度越快，演算法越高效，那麼效果越好。第三個，最重要的，成本，這個就不多說了。很遺憾，前兩個都是由業內的一些廠家控制，核心技術在美日韓吧，當然國內也在努力做，但是從使用得多來說，還是國外的多些。

目前來說，現在卡口和電警已經全盤數字化，並有200w像素向500w像素邁進的趨勢。隨著前端獲取圖像的越來越清晰，那麼後端的實現的功能就越來越多。最開始可能是車牌，後來就有了安全帶，這個都是技術一步一步實現的。

不過由於現實環境的各種不同，肯定做不到如同參數所述的那樣高的識別率，估計日後會有其他的方式實現，例如在車中安裝RFID之類的標籤，到一個地方就自動識別了，那麼這樣我相信識別率會更高吧。

不知道各位還有什麼高見？

我就放幾張圖

首先由攝像頭去拍下這些照片，地上埋有線圈，車輛經過就會拍照，攝像頭都是定焦的，景深很大，然後通過白名單過濾一些軍牌，特殊位元組的車牌，最後由人審核，最後記錄入系統，罰錢扣分~

應該是電腦識別的。

發個圖搞笑下。

以前我們都知道交通路口的「槍機」是拍闖紅燈和壓黃線用的，歸交警管，而帶雲台的「球機」是歸治安管。

現在有一些重點路口升級改造，安裝了「高清球機」，就是全天候或者在特定的時間段，進行持續性的監控和抓拍，這個是靠人工識別的。監控中心的操作員輕鬆按一下鍵就能對違章行為抓拍，業務熟練還是實時的。能通過控制雲台來調整攝像機旋轉角度，還可以調焦拉近距離看車內情況，沒啥隱私了。
有些城市比如鄭州、哈爾濱，人工抓拍已經是交通違章監管的主要形式了。
有人問，那得多少人？值得嗎？抓違章罰錢是有動力的。。。抓拍效率高，執法準確，而且還能解決就業問題。

現在很多路段升級改造的 "高清槍機"的自動識別能力更強，同時覆蓋多個車道，直接看清車牌，還能做事件檢測，有些一體化機演算法刷在硬體里，可以直接在本地進行事件檢測。當然這類設備價格也好。我個人覺著隨著技術進步「自動識別」還是會逐步取代「人工識別」的，人工進行確認審核比較好。

另外，如果治安和交管合作得好，就能把治安用的 "球機" 接入到交管執法系統里，前提是高清，所以適合新建設的路段，或者只做一次升級改造。

貼張圖吧還是。。所以應該是電腦識別吧。
而且這種db injection還是有一定成功率的。（開玩笑的

交通用的攝像頭分好幾種，屬於安防領域。樓上所述的電腦OCR處理其實是數據傳輸到DVR和電腦再進行處理。目前由於傳輸的限制，也就是清晰度的提升（目前是1080p15，,20到30），導致整個傳輸和存儲難度上升，特別是後端進行實時識別的難度會較大。目前，交通領域還是嵌入式設備居多，主處理器主要是TI的達芬奇系列和netra系列，海思也有一定的份額。國內最大的幾家是杭州的海康大華宇視。
目前，能夠識別車牌的交通行業用的攝像頭必然需要一顆TI的DSP產品，運算處理能力非常強大。特別是在惡劣環境（此處是指對識別影響較大的情況比如光線強弱，高速移動等），有著優秀的表現，不過最重要的還是圖像清晰度和演算法兩方面。

當然是電腦識別。現在安防技術發展日新月異，車牌識別技術已經不算什麼了。
下面以我做過的停車場實例試圖幫題主分析下車牌的識別過程。

A.無牌車輛處理
抓拍空車牌，保存到資料庫，車輛出停車場時，攝像機啟動抓拍空車牌，從資料庫調出所有進來的有車無牌的車輛，通過保安確認出車輛顏色和型號，確認最終車輛，收費放行。

B.月租車用戶，臨時車用戶。
1.通過抓拍車牌，把車牌號發送到客戶端軟體，軟體把資料庫所有車牌調出來進行對比，確認是否是月租車車輛，如是，開放閘門放行。
2.臨時車用戶，通過抓拍車牌，把車牌號保存到資料庫，開放閘口開始計費，出閘收費。

C.軍警車牌處理
軍警車輛，通過抓拍車牌，系統識別為軍警車輛，安保人員可以免費設置車輛放行。

D.識別錯誤如何處理？
系統通過模糊演算法，取近似值，通過對比車輛的顏色和型號最終確定車輛。

以上就是一套停車場的車牌自動識別電腦系統的內容，所以不難發現，其實查違章車輛無非就是兩個步驟，前端攝像頭對闖紅燈、逆行、超速、跨實線、沖禁令等交通違法行為進行抓拍、識別，記錄，再針對抓拍記錄進行登記、校驗、核實後，錄入資料庫，然後資料庫共享，最終把違章車票存入整個道路監控系統，讓違章車輛無處遁形。

個人做過一個基於神經網路和圖像處理的車牌識別項目，難度不大，圖像處理方面現在的計算機很輕鬆的就把車牌上的文字和數字單獨扣出來，Matlab就能實現，之後用神經網路的學習功能，輸入多個同一樣的數字或者文字，讓系統識別出特徵，然後再輸入新的就自動匹配上了。

就職於國內某龍頭安防公司，一直在接觸智能交通方面的工作
——————————哥哥割一下——————————
對於這個問題，首先其實可以稍微解釋一下現下流行的自動抓拍方案（單說前端），題主沒說是電子警察，還是卡口，亦或是高速測速抓拍~但其實基本原理都差不多，差別就是在觸發選擇條件。
1.線圈觸發
就是地面上預埋線圈的，利用車子通過地面電感線圈的電流變化從而觸發相機進行拍照（此類方案適用於卡口與電子警察方面）
2.雷達觸發
路面上的杆子上有相機和雷達同時存在，車輛開過，雷達檢測到車輛，從而觸發相機進行拍攝（這類只適用於卡口，多見於測速卡口）
3.視頻檢測
相機直接做視頻分析（具體演算法不清楚，據公司萌萌的研發說是根據車牌跟蹤軌跡的），這類相機直接在視頻上可以劃分車道和設置車道運行規則，相機直接做視頻分析進行抓拍。（此類適用於卡口與電警，但是測速不能作為處罰依據）
————————————再來一下————————————
好了進入正題
根據抓拍的方案不同，其實識別的機制都是不同的，
如果是線圈觸發以及雷達觸發的方案，一般都是拍照以後，傳輸到後端的視頻平台軟體上運行演算法，分析得出車牌及車輛的各種信息的（不過3、4年前流行做小型機的方案，會在路口放置小型機，分析出數據以後再傳輸到後端的管理平台上）
如果是視頻檢測的方案的話，可以在相機上直接做嵌入式的程序，從而直接從相機處傳輸出照片的時候就能得到嵌入關於車輛的信息（不過由於種種原因，很多視頻分析的相機都是可以線圈觸發的方案，如果是此類的線圈出發的話也可以實現前端相機直接分析）。
不過不管是那種得出信息的方式，在交警隊里，如果要作為處罰依據的話都需要協警進行信息的確認和判斷，只有協警進行人工的篩選確認核實了以後才能做出處罰。這個也是為了避免出現有爭議的執法。
—————————————再再來一下————————————
還有chino說的那種違章停車或是違章佔道的處罰監測，基本上都是人為判斷的，都是小妹妹小哥哥在監控中心辛苦做著處罰的分析，但是現在越來越多的方案開始做全視頻分析檢測的方案。一般這些方案都是使用球機搭配後端的視頻分析伺服器來實現的，車牌信息或是行為分析都可以實現（去年我們有做某地鬧市區設置車輛62秒以上為違停的方案，相當厲害）

最後扯點，高速測速的測速儀的話，直接自成一體機，雷達測速，整機抓拍記錄，車牌分析什麼的都能做，不過有很多的高速點位其實都是虛點，確實是測速儀太貴了，整點便宜的，一個雷達，一個閃光燈，還有一個簡訊模塊，有超速的話會發簡訊給高速交警，如果超速的車輛很多的話會考慮安防實點，不過不論是闖紅燈還是超速建議各位還是安全駕駛，畢竟生命可貴~

曾經在只能交通行業混過，可以證明，確實是機器識別，這還是兩三年前的事情。

一般來講，十字路口或卡口（高速路）下面都會埋一些磁感線圈，大型金屬物體一過，相機就會抓拍到車牌號，是否帶安全帶，車身顏色之類的。有了號碼之後，剩下的就是軟體的工作了，比如看是否違法，是否套牌車，單雙號限行之類的。

ps：去一些省市安裝監控軟體，第一件事情就是把xx和xx親戚的車加白名單，呵呵。

至少有些攝像頭是電腦識別。

前些天開車去北戴河，返程出河北界進北京的高速路收費站被警察攔下，說我超速。
繳罰款的時候發現，小屋內同時有10多人在等待處理。
處罰完畢出來後看到，小屋外有顯示屏，上面滾動顯示即將開出收費站且有違章記錄的車輛號碼，外面警察按照顯示屏上號碼攔車。自動化程度如此之高，當時還是蠻吃驚的。

交通罰款也算門產業了，花錢（投資設備）和收錢（罰款收入）過程中都有尋租空間
這個行當，我相信咱們中國會是世界領先的。

另外說點題外話：
北京交警的肩膀上對講機現在不光能錄音，也可以拍攝，並且會保留拍攝紀錄。還有，交管局是有專門的風紀部門。

作為曾經模式識別國家重點實驗室的一個工作人員，算是在這個行業的機器識別領域做了將近九年。
目前，違章行為大部分是人抓拍的，西安就是這樣做的。關於違章的問題，實際上很多可以做成機器識別，但是可惜的是我們沒有數據，除非你有很強的關係，公安系統大部分還是靠關係網來做項目的，類似於前面我曾經回答過的問題：中國警察破案率低嗎，如果是的話，為什麼？
車牌的識別基本上都是機器識別了，我們這個團隊也有自己的車牌識別產品出來，已經和國內大企業的車牌識別率相持平，我們做了一年多。
很多事情很無奈，但是，我們也只能這樣去做。

您好，分為人工識別和電腦識別兩種，電腦識別約佔80%，人工約20%；電腦識別率在95%以上。樂行淮安提醒：文明守法開車，拒絕交通違法！！

可能不準確，但是稍微補充一下關於電腦如果自動將車牌號摘選出來。並且識別率還挺高！估計有人挺感興趣的，以前做過類似的東西！！首先大家發現了，基本上攝像頭自動抓拍的圖片，都是差不多一樣大，也很清晰！軟體會先把車牌大小的這塊區域圖片節選出來！其餘部分就扔掉了！！然後先把這個圖片進行二度話，也就說原來車牌可能會有藍色，黃色，綠色，反正很多不同的顏色！二度話以後車牌就只有黑色和白色兩種顏色了！字就是黑色，背景就是白色！當然的噪點什麼的也要順手給解決了（大神不要太挑了，這個只是寫給小白看的！）然後去比對你已經提取出來的字！反正演算法挺多的，大家理解就好了！然後輸出記錄就好了！大家也可以去理解下驗證碼自動識別填寫！各位大大不要罵我啊，這是我處女答，文筆不好，只是給大家說個思路！

當然是電腦識別了。研究生有門課就是模式識別，其中一個經典案例就是車牌識別。把車牌圖像扣出，再將起黑白處理，而後提取出車牌信息，之後帶入模式識別演算法。這些都是程序自動完成的

無論是治安卡口還是電子警察，無論是大小城市，全部都是電腦自動識別並上傳資料庫，但是對於涉及到罰款的照片，一般還是會由人工再審核一遍可以罰款的照片，確保沒有錯誤的情況才會提交.
再補充一點，實際上這方面應用的技術趨勢是一體化攝像機，即對於違法事件的判斷以及抓拍號牌的識別全部在攝像機內部自動完成，上傳到後台系統的時候號牌已經識別好了，目前大部分一二線城市新招標的項目實際上都已經這麼要求了

當然是通過攝像頭將圖像進行採集再通過DSP或則FPGA進行圖像處理最後進行圖形圖像演算法處理將數據傳給電腦。大致的流程就是這個樣子，可能實際用的會加更多的模塊。表示學的與這個相關，所以賣個小萌。

做這個行業的，應該說幾句，
基本上都是電腦識別的，一個三線小城市的大型交通路口，
高峰期一個小時的車流量可能就上萬，怎麼可能用人工識別。

現在的攝像頭不止可以自動識別車牌（識別率很高），
連車型（識別率比較低）、闖紅燈、壓線、逆行…都可以自動識別的。

那個某龍頭企業的，不懂別亂說。
1，那不叫小型機，那叫工控機。
2，線圈檢測跟工控機方案和抓拍識別一體機沒關係。早年由於晶元性能等技術問題採用工控機方案。現在大廠家都做一體機方案了。為什麼不用線圈檢測是因為1，線圈需要破路。2，常年過車如果大車多容易軋壞。3，視頻檢測越來越成熟。

兩者都有
在國內車牌識別做的比較好的就是海康和大華，識別率的話應該在90%以上了，正常天氣的話。