公路收费：为什么要大力发展ETC，而不是推广车牌识别技术？ / 开普饭

根据统计，截至2020年底广东高速公路已近1万公里，而且全省ETC发行量已超2000万。其实不仅广东，ETC已经在全国大力推广。

不过，有人很疑惑：早前广东高速曾测试过车牌识别，效果也不错，停车场出口采用的都是这种技术，还不需要车主加装什么设备。

为什么我们大力发展ETC，而不推广车牌识别技术？

实际上，很多人思考问题还是太简单了，直接扫描车牌是省事，但没有现在的ETC技术可靠好用。

你想想：移动支付为什么可以用二维码来完成支付介质？因为动态二维码具备“唯一性”。

车牌是不具备唯一性的识别介质，就是ETC都有偷逃费的，如果车牌识别，得增加多少人力物力来进行风控。

一、最近刚好研究了一个车牌识别模型，我从技术角度做个解释

我们要知道，基于机器学习的车牌识别算法即使在人眼能够清晰辨认的图像上也无法做到100%的识别正确率，如果是恶劣天气下拍得的低质量图片识别正确率会进一步降低。

试想下，一个停车场能同时停入车辆的数量相对同时在高速公路上跑的车辆数量来说完全不是一个量级，从停车场出场的时候，错误识别成刚好在场内的另一辆车的概率远低于高速公路场景。

因此，高速公路对方案可靠性的要求会远高于停车场，这应该就是高速公路不使用车牌识别方案的核心原因。

二、深入来谈谈，为什么车牌识别技术的正确率较低？

按道理说，车牌识别目前已是每个停车场的基本配置，可是在车牌识别系统使用过程中，经常会遇到车牌识别摄像头不能识别车辆的现象，造成这个问题的原因又是什么呢?

其实，这是可以分为“系统内部因素”和“环境外部因素”来看待的。

从系统内部因素来看

A、车检器不稳定或出现死机会直接影响车牌识别率，主要体现在地感线圈没法反馈到车道工控机和识别器，车检器故障的特征主要表现在“整牌拒识”和“通信失败”同时也会影响到整个车牌识别率。

B、网络连接不稳定也会影响到车牌识别器，结果的传输、储存的过程，故障的特征表现为，连续多辆车牌识别错误或通信失败。

C、车牌识别器内置软件是影响车牌识别率的主要因素，人为能够识别出车牌底色和车牌号但是车牌识别软件无法识别，这是图像光线不足造成的原因，这就需要车牌识别需要更加精确化和智能化了。

从环境外部因素来看

A、天气原因：

当车牌识别摄像头在室外使用时，太强光线会导致车牌反射，识别率会降低，并且夜间因缺乏照明需要辅助照明。其次是遇到大雨，大雪等天气，车牌识别率也会比平时略有下降。

B、车速影响：

车牌识别的相机会从连续播放图片里选出其中一张作为输出画面，然后在其中选取不同帧数作为识别图片，从而达到视频识别效果，当车速过快时，容易掉帧识别不出来。

C、人为遮挡：

如果有人故意遮挡车牌号，会造成无法识别。

D、拍摄角度：

车牌识别器长时间运用，由于车辆刮擦或平时清洗会造成位置偏离，也会影响抓拍识别率。

三、之所以车牌识别支付，难以替代ETC，还有以下几个原因

车牌识别技术的安全性难以保证

现在的ETC技术实际上是通过车牌号、OBU设备也就是小盒子，还有高速通行卡片，三者同时验证才能进行支付的，这无疑提高了安全性，而车牌识别技术，仅仅只有车牌的识别，遇到套牌车，更改车牌号码的时候，就很容易出现逃费的情况。

车牌识别技术难以解决跨省支付的问题

还有一点就是，要知道全国每个省都有分别的高速公司，就相当于高速高速各省的分公司，它们都是分别核算成本和收入的，比如说山东省的高速公司，修高速的时候，是山东省高速公司负责筹措资金来修路，收到的高速通行费也会到山东省高速公司的账户。

而ETC技术会收集车辆的行驶轨迹，把收到的高速费分别分配给各省对应的高速公司。而使用车牌识别技术，意味着每次跨省就要收一次费，对于各省分配的通行费收入也增加了难度。

总之，ETC技术虽不是最具高科技的，却是最合适高速不停车收费的技术方案，当然未来的电子车牌也许才是真正的发展方向，像高速通行费、停车费、加油甚至保养，以后都可能通过电子车牌直接支付。

来源：醉井观商

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