由於 ANPR 系統需要相對先進的攝像頭、計算能力和軟件，很少有人會猜測該技術是由英國警察科學發展處在 40 多年前開發的。
1970 年代後期，在連接倫敦和愛丁堡的 A1 高速公路以及達特福德隧道上進行了試點測試。 1981 年，車牌檢測技術幫助逮捕了第一個偷車賊。
當然，這些是安裝在道路上的靜態系統，而不是移動系統，由於小型化和技術進步，如今的智能警車普遍安裝了移動系統。
今天的頂級 ANPR 攝像機可以高可靠性地讀取車牌號，即使是在正常道路交通中移動的警車上：即在不斷變化的條件下（速度、光照強度或影響能見度的變化天氣條件）。 不管困難重重，這個小細節進一步提高了相機讀取效率。
互聯網連接
基於雲的解決方案——顧名思義——需要互聯網連接才能工作，因此對於無法連接互聯網的項目，它們可能不可行。
「在基於雲端的 ANPR 的情況下，事件檢測也是一個問題，如果帶寬允許受監控區域的連續視頻流（因為在這種情況下我們的解決方案使用基於視頻分析的觸發），則可以避免這種情況。在可訪問的基礎設施方面以及考慮到經濟原因時，這還不現實。 「解決該問題的另一種方法是設置圖像預選機制、觸發器（如感應迴路）或包含某種觸發機制的相機，然而，由於價格差異，後一種解決方案可能成本更高 與為 ANPR 提供足夠圖像質量的標準 IP 攝像機相比。」
攝像頭質量
為 ANPR 選擇攝像頭時的基本經驗法則是，如果車牌可以被人眼識別，那麼 ANPR 解決方案也能識別它。 話雖如此，由於高速公路上的攝像頭通常必須應對崎嶇的條件，因此在一些情況下它們無法提供連續清晰的視覺效果。
在所有天氣和光照條件下，攝像頭圖像質量都至關重要，專用的 ANPR 攝像頭系統將始終優於其他類型的攝像頭，因為它針對 ANPR 圖像質量進行了優化，提供了更高的速度，並且不需要任何圖像或視頻壓縮，從而影響圖像質量。
攝像頭放置角度對於捕捉車牌也是必不可少的。太遠或太近都會導致圖像無用。同樣，安裝太高或太低的攝像頭也會出現問題。最後，當視覺效果因雨、霧、灰塵或其他此類因素而變得模糊時，ANPR 解決方案將難以識別車牌。需要注意的是，這類問題對任何 ANPR 解決方案都構成了挑戰，無論它們位於雲端還是邊緣。
ANPR 攝像頭尚未用作雷達的替代品。然而，配備 ANPR 功能的車輛可以相對容易且經濟高效地升級以包含速度檢測功能。為現代智能車輛添加此類功能的成本約為當今移動車輛雷達成本的一半。
在荷蘭，ANPR 還用於識別逃稅者並沒收他們的車輛。在英國，一個由 10,000 多個靜態和移動 ANPR 攝像機組成的廣泛網絡每天收集約 5000 萬個車牌讀數，他們在 12 個月內檢測到超過 750,000 輛沒有強制保險的車輛。
TSINGSEE青犀視頻開發的車牌識別智能停車系統能夠有效提升通行效率和體驗。典型的示例如EasyCVR視頻融合雲服務，具有AI人臉識別、車牌識別、語音對講、雲台控制、聲光告警、監控視頻分析與數據匯總的能力。
車牌識別單元對圖像進行處理，定位出車牌位置，再將車牌中的字符分割出來進行識別，之後組成車牌號碼輸出。相對於傳統取卡入場，車牌識別通行免停車、免開窗，提升了B端的用戶體驗，降低了停車場IC卡片遺失耗損的成本，提升了C端車主的通行效率，實現了車輛快捷的進出停車場。
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