有感而发：中国车牌识别似乎走入了死胡同

昨天，参加了一个关于车牌识别的群讨论。本想和大家一起讨论一下近来车牌识别技术方面的进展，提供一些好的创意，共同推进车牌识别技术的向前发展。但是，被轰出来了。那帮人一下找了张很“刁钻”的图片来证明他们的识别已到了炉火纯青的地步。

车牌识别的难度并不在于图片“暗”，而在于光照不均匀。

平心而论，我测试了几个车牌识别测试程序，厦门宸天相对算好的。就这样，我用了大量的手机拍摄图片去测试，也发现许多车牌图片是无法识别的。分析下来，主要是光照不均匀和字符识别错误，如D和0分别不出来等。

我相信，本着科学的态度，大家讨论的目的是提高。尽管上面我指出了厦门宸天的不足，但我更没有否认厦门宸天在车牌识别方面已经取得的成就。而我昨天参与讨论的那个群，连问题在哪里都没有搞清楚，就自以为自己是顶尖高手，让我不得不想，中国的车牌识别似乎已走入了死胡同。

中国的车牌识别就一两百人在做，算起来就是那几个导师带的学生。他们已形成了“偏见”，就是车牌识别不能基于彩色图像，因为彩色图像太耗费CPU时间。中国车牌识别为什么不能解决“脏”车牌的识别问题，就是，图像经过灰度化、二值化后，“脏”车牌本来该呈现的“灰”被去掉了，对识别有用的信息被去掉了，当然，后面的识别精度就会连同受到影响。而基于彩色识别的好处是中间灰被保留下来，提高了识别精度。

在这里，我还不能公开我的基于彩色图像识别算法，因为专利局尚未公开。有关注的朋友可以联系我，在专利局公开前，我只可以在私下与你们讨论。 我的基于彩色图像的车牌识别是将彩色空间大大简化，简化到比黑白图像还简单，因此，并不存在CPU耗费问题。

其实，车牌识别的症结在精度不尽人意。而不尽人意在哪种地步可能大家还不明白。大家老说车牌识别达到了9x%，其实，与验钞机一样，车牌识别需要100%的精度，错一个都不行。为什么，就算错1%，每天10000辆车就有100人与你吵架。

那验钞机的精度是不是100%呢？不是。不过，验钞机一旦无法辨别真伪，它会立即停下来。验钞机保证了只要能通过就是100%。而车牌识别是100%都能通过，可是，里面肯定有错误的，就是说，一定有客户会来找你吵架。

 仅以此文，希望更多的致力于车牌识别的朋友能同我一道来提高车牌识别技术。欢迎联系我。