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　　我们写过一些关于车牌识别的相关算法发展，随着近两年车牌识别技术的发展、车牌类型的变化以及识别标准的规范化，我们重新梳理了关于大陆车牌识别的技术以及相关背景。文章主要分为三个部分，首先回顾一下目前大陆车牌的种类，第二部分我们查找了一些目前车牌识别的公安标准，最后一部分介绍了车牌识别的技术。

　　一、大陆车牌类型

　　1.单层蓝色车牌

　　标准蓝色车牌这种车牌是92式\07式车牌，07式在防卫技术上进行了升级，外观没有变化。目前应用最广泛，普遍悬挂与私家车、小吨位货车。

　　2.单层黄色车牌

　　标准黄色单层车牌黄色单层车牌主要适用于中型(含)以上载客、载货汽车和专项作业车、半挂牵引车、电车。通常见于大卡车、大货车上悬挂。

　　3.单层黑色车牌

　　标准黑色车牌该类车牌悬挂于外籍车，即车辆所有人为中国大陆以外国籍的；合资及三资企业用车（2007年11月1日起不再发放）。

　　4.新能源车牌

　　中小型新能源车牌大型性能源车牌2016年12月1日起，上海、南京、无锡、济南、深圳 5 个城市率先启动新能源汽车号牌试点工作。新能源汽车号牌分为小型新能源汽车号牌和大型新能源汽车号牌。新能源汽车号牌的外廓尺寸为480mm×140mm，其中小型新能源汽车号牌为渐变绿色，大型新能源汽车号牌为黄绿双拼色。

　　5.港澳车牌

　　香港入境车牌澳门入境车牌港澳车牌进入内地所需悬挂车牌，以粤Z开头，黑底白字。

　　6.应急车牌

　　应急车牌2018年12月，国务院办公厅印发《关于国家综合性消防救援车辆悬挂应急救援专用号牌有关事项的通知》。经国务院同意，国家综合性消防救援车辆悬挂应急救援专用号牌。

　　7.12式军牌

　　12式单层军牌12式双层军牌从2013年4月1日起换发、5月1日正式启用的“2012式”军车号牌，范围包括所有列入武器装备实力的车辆，列入后勤装备实力的车辆，军队事业单位车辆编制数内用于生活勤务保障的车辆，经总部、大单位批准配发的专业用车及自购顶编使用的车辆，军队保留的保障性企业和担负军事保障任务的军地联合办事机构限额使用军车号牌的车辆。

　　8.19式武警车牌

　　19式武警车牌2019年10月1日起，武警部队车牌换发新型的车牌，具体样式如上所示。

　　9.个性化车牌

　　02式个性化车牌2002年8月，公安部在北京、天津、杭州、深圳四地试用“二〇〇二”式机动车号牌，即私车个性化牌照，车主可自选字母和数字排列组合。短暂开放后，停止发放。

　　10.农用车牌

　　农用车牌之前由农机部发放的农用车牌，目前已停止发放。

　　11.警用车牌

　　警用车牌警车车牌。

　　12.教练车牌

　　教练车牌驾校常见车牌，用于教学。

　　13.双层黄牌

　　普通黄色双层车牌双层挂车车牌双层车牌常见于大型车后牌，大型客车、卡车后牌悬挂普通双层黄牌，挂车悬挂挂车车牌。

　　14.使馆、领事馆车牌

　　使馆车牌领事馆车牌2017年5月1日起，所有的使馆、领事馆换发新的车牌，老车牌不再适用。

　　二、车牌识别标准

　　在车牌识别技术早期，并没有形成一个统一规范，2009年公安部门出台《机动车号牌图像自动识别技术规范(GA/T 833-2009)》，本标准由公安部道路交通管理标准化技术委员会提出并归口。本标准起草单位：公安部交通管理科学研究所。本标准主要起草人：张铿、姜良维、方丽庄、马庆、方艾芬、李爱民、岳玫、秦波、朱丽宁。该规范对识别技术要求如下：

　　4.3号牌颜色应识别蓝、黄、白、黑四种底色的机动车号牌。4.4号牌尺寸用于自动识别的机动车号牌图像不限尺寸大小，但机动车号牌在图像中的水平像素点应大于100。4.5图像格式用于自动识别的机动车号牌图像应包括JPEG和BMP两种格式。4.6识别结果号牌识别结果应包括号牌号码、号牌颜色、号牌结构。4.7号牌识别率号牌号码识别率应符合GA/T 497—2009要求。号牌颜色识别率应不低于90%。号牌结构识别率应不低于95%。4.8识别时间识别时间不大于（（A/B）×（K×100））ms。其中A表示用于识别的图像分辨率；B为固定常数，其值为768×576=442368；K为图像中存在的车牌数量。即车牌图像为（768×576）像素点时，当图像中存在一个号牌时，其识别时间不大于100 ms；当图像中存在二个号牌时，其识别时间不大于200 ms；当图像中存在三个号牌时，其识别时间不大于300 ms；当图像中存在四个号牌时，其识别时间不大于400 ms。4.9结果优化对于如“0—Q”、“2—Z”、“4—A”、“5—S”、“7—T”、“8—B”、“0—D”等常见的易混淆字符应进行细微区分，确保识别结果的准确性和完整性。该规范于2009年推出，随着识别技术的发展，当年的标准现在来看相对宽松，目前普通的识别算法做到95%以上的识别率问题不大。技术人员追求更高的识别率。

　　三、车牌识别技术

　　在这里我们分为传统技术和以深度学习为基础的新算法。目前市场上的车牌识别产品，大多采用检测+分割+识别的传统方案，这种方案依赖于分割的效果，对于图像模糊粘连处理有一定难度。当前的一些基于深度学习车牌识别，也有一些公司在做，同时取得了不错的识别效果。

　　深度学习的方法无外乎检测+关键点回归+文字识别+颜色判断。一般技术人员可以依靠yolov5+paddleOCR+颜色分类模型训练出不错的车牌识别模型。

　　四、开源数据集

　　1.CCPD

　　2.中山大学功能车牌数据集

　　3.北京理工大学BitCarDataset

　　五、参考链接

　　1.链接：当前中文车牌识别现状(2018年9月)

　　2.《机动车号牌图像自动识别技术规范(GA/T 833-2009)》