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视频监控智能分析技术交底（车牌识别准确率≥98%）

一、设计依据与规范标准

1.国家标准

–《安防监控视频实时智能分析设备技术要求》（GB/T30147-2013）：

明确智能分析设备的功能、性能、接口及电磁兼容性要求，规定车牌识别准确率

需通过功能测试（如目标定位、跟踪）和性能测试（如识别率、误检率）。

–《道路交通安全违法行为图像取证技术规范》（GA/T832-2021）：要

求车牌识别系统需支持全天候环境（逆光、雨雾、夜间）下的高精度识别，静态

识别准确率≥98%。

2.行业规范

–GB28181-2022《公共安全视频监控联网系统信息传输、交换、控制技

术要求》：规定车牌识别系统需支持H.265编码、多级平台级联，并通过国标

协议实现与公安交管平台的数据互通。

–《智能交通系统车牌识别设备技术规范》（T/ITS0118-2022）：要求支

持多车牌同步识别（≤100ms/帧），并具备抗遮挡、污损、模糊的容错能力。

二、系统架构与核心算法

1.分层架构设计

–前端设备层：部署200万像素以上高清摄像机（分辨率≥1920×1080），

支持宽动态（WDR≥120dB）和低照度（0.001Lux）性能，确保复杂光照条件

下的图像清晰度。

–边缘计算层：采用NVIDIAJetson系列或华为AtlasAI处理器，集成车牌

定位、字符分割、OCR识别算法，实现本地实时处理（响应时间≤300ms）。

–平台层：基于分布式数据库（如InfluxDB）存储车牌数据，支持轨迹追踪、

黑名单比对、大数据分析等功能，并接入公安六合一平台。

2.核心算法流程

–图像预处理：通过中值滤波（窗口尺寸5×5）消除噪声，直方图均衡化增

强对比度，边缘检测（Canny算子）提取车牌轮廓。

–车牌定位：基于颜色空间转换（RGB→HSV）和形态学运算（膨胀腐蚀），

结合投影法粗定位车牌区域，精度误差≤2像素。

–字符分割与识别：采用卷积神经网络（CNN）模型（如ResNet-50），

支持汉字、字母、数字混合识别，单字符识别率≥99.5%。

三、关键性能优化措施

1.环境适应性优化

–抗逆光设计：通过局部动态范围压缩（LDRC）技术，抑制强光区域过曝，

提升暗部细节。

–雨雾天气增强：采用Retinex算法分解光照与反射分量，结合非局部去雾

（Non-localDehazing）恢复车牌清晰度。

2.硬件与算力提升

–多光谱成像：集成近红外（NIR）补光灯，夜间识别距离≥50m，解决反

光车牌识别难题。

–GPU加速：利用CUDA并行计算框架，实现单卡并发处理32路视频流

（1080P@25fps）。

3.数据安全与合规

–加密传输：基于国密SM4算法对车牌数据加密，满足GB/T39786-2021

《信息安全技术信息系统密码应用基本要求》。

–隐私保护：对非涉案车辆车牌信息进行脱敏处理（如*号替换），符合《个

人信息保护法》要求。

四、施工与验收规范

1.设备安装与调试

–摄像机部署：俯角≤30°，水平偏角≤15°，确保车牌区域占画面高度≥1/8。

–网络配置：采用千兆光纤专网，端到端时延≤50ms，丢包率≤0.1%。

2.测试与验收

–功能测试：模拟车牌污损、倾斜（±45°）、遮挡（≤30%）场景，验证识

别准确率（≥98%）及漏检率（≤0.5%）。

–性能压力测试：模拟1000路并发识别，系统资源占用率（CPU≤70%，

内存≤80%）及平均响应时间（≤500ms）。

五、应用场景与案例

1.智慧交通：实时抓拍交通违法（闯红灯、逆行），识别准确率≥98%，数

据直连交警执法平台。

2.智能停车：无感通行ETC系统，支持多车牌并行识别（≤50ms/车），日

均处理量≥10万次。

3.公安布控：基于黑名单实时预警，命中率≥95%，支持历史轨迹回溯（时

间精度±1s）。

（6）引用规范更新说明

•本方案遵循2022版GB28181标准，新增多级平台级联与H.265编码支

持，替代2016版规范。

•车牌识别算法需通过公安部