創新是從根本上
打開增長之鎖的鑰匙
實施創新驅動發展戰略
是合肥保安集團科技研發團隊
增強核心競爭力
把握髮展主動權的根本
團隊積極推進“產學研”協同創新
與中國科學技術大學蘇州研究院聯合建立
“產學研合作基地--智能聯合實驗室”
吸收大量頂尖科技人才
為行業的技術變革創造了良好的環境
近日，在國際模式識別大會上傳來好消息，合肥保安集團有限公司—中科大蘇州研究院聯合實驗室研發團隊在車牌識別方向的研究成果《A robust and efficient method for license plate recognition》被國際模式識別協會舉辦的國際模式識別大會收錄。該研究成果成功攻克了傾斜車牌（傾斜20度以上）識別的技術難點。
據瞭解，在城市泊車收費業務中，合肥城泊泊位管理人員會對車輛進行拍照，根據車牌識別算法的識別結果來進行收費訂單的生成，精確的車牌識別方法對於停車收費訂單的正確性至關重要。此外，快速的識別可以有效的提升收費員的工作效率，使得停車收費更加智能化。因此，提升車牌識別方法的精確度以及速度對於城市泊車至關重要。
而對於一般場景（道路監控、高速公路收費站、停車場出入口等）下的車牌識別，車牌的亮度一般較均勻而且傾斜程度較低。然而在城市泊車業務中，由收費員拍攝的車輛照片往往有光照不均勻、拍攝角度不固定和清晰度低的特點。使用傳統的車牌識別方法（例如光學字符識別）甚至一些車牌識別產品（EasyPR）只能達到低於80%的準確度。
由於現有方法對於不傾斜的車牌識別準確率很高，車牌識別團隊認為車牌矯正對於傾斜車牌的識別至關重要。因此，研發團隊首次設計了一個深度神經網絡來進行車牌四個頂點位置的定位。利用車牌的四個頂點，可以對任意傾斜的車牌先進行形狀矯正，然後再進行識別。這一過程使得傾斜車牌識別難的問題迎刃而解。除此之外，目前車牌識別團隊還攻克了很多其他難題：一是針對任意場景下的魯棒性更高的車牌識別模型的研究。
二是在新能源車牌數據較少情況下訓練新能源車牌識別模型。
三是針對道路監控視頻流的實時車牌識別模型的研究。目前，這些研究成果已經投稿至各大知名國際會議。
未來，合肥保安集團-中科大蘇州研究院智能聯合實驗室研發團隊的目標，是將成熟的車牌識別產品進行對外推廣，使其在更多的場景下，比如雲服務、停車場管理、道路監控等，得到更為廣泛的應用。利用深度學習以及大數據，研發團隊可以將車牌識別做到國際頂尖水平。
保安集團科技研發團隊通過加強“產學研”深度融合，構建“產學研”為一體的大科技、大數據、大創新的發展格局，全面提升科技創新、信息化應用和社會服務能力，力爭為合肥“智慧停車”“智慧城市”和優化城市交通環境做出更大的貢獻。
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