人工智能黑科技“AI停车云”用三层算法将车辆识别率提升至99.999%

【猎云网（微信：ilieyun）上海】8月29日报道（文/史艺敏）

截至2016年底，全国机动车保有量达2.9亿辆，其中汽车1.94亿辆；机动车驾驶人3.6亿人，其中汽车驾驶人超过3.1亿人。人们对汽车的刚性需求愈加旺盛，汽车数量的爆炸式增长对于交通出行的承载力要求更高。为顺应社会发展，市场在不断加大对于智能交通系统的升级改造，其中就包括车牌识别技术的广泛应用。

车辆识别技术是智能交通系统中至关重要的环节之一，通过车牌提取、图像预处理、特征提取等技术，识别车辆牌号。如今车牌识别广泛应用于高速收费站、停车场等领域，并且我国的摄像头识别技术在世界范围内处于顶级，然而由于扫描技术受到光线、污牌车、车牌损坏等影响，硬件识别的综合正确率只能停留在95%左右，这也导致无感支付、无人值守成为纸上谈兵。

有市场就有商机，AI停车云创始人付营之也曾是猎云网报道过的享泊科技项目的创始人，正是因为之前在停车领域的创业经历，让他看到了车牌识别技术的瓶颈带给停车市场发展的阻滞。“一直在做停车系统，车牌识别错误给停车市场带来诸多难题，但是摄像头的硬件水平目前处于瓶颈期，一段时间内无法提高，所以一直在思考是否可以通过其他渠道提升识别率”。付营之这样告诉猎云网。

据付营之介绍，AI停车云项目在一定程度上受到了AIphaGo的启发：AIphaGo与李世石的人机大战最终AIphaGo获胜，人工智能不可小觑。未来人工智能结合大数据，利用海量数据信息以及机器人的自我学习帮助人类做决策是大势所趋。

AI停车云实际上是一款SaaS系统，AI停车云系统与原先软件服务商对接，摄像头传递信号之后，将摄像头输出的信号同时向原先的软件系统和AI停车云系统传递，提供基于软件的优化服务。AI车牌云基于摄像头识别结果，利用大数据及人工智能配合在后台进行自我学习，最终将识别结果导入到样本库中。付营之表示使用AI车牌云可以有效将车牌识别率提升到99.999%以上。

作为软件服务系统，AI停车云的产品特性体现在三个方面：AI人工智能、广义ETC以及图像识别技术。在付营之看来，人工智能是大量数据在一个时间过程中优化出来提供辅助的结果，它的灵魂是优化流程而不是算法。AI车牌识别系统的优化流程利用三套算法得到：包括模糊匹配、神经网络以及以图搜图。

众所周知，人工智能的实现必须与大数据相结合，也就是必须具备足够的样本量。在AI停车云的优化流程中，模糊匹配作为对字符串的模糊，主要是帮助计费准确，这一环节并无让车牌准确识别的功能；而神经网络实际上是借鉴了AIphaGo的算法和应用思路，利用机器人自学习的能力和与人交互产生的逻辑有效提升准确率。现实情况中，若一辆车在世界上的某个点出现一次，也就是让一张图片匹配三层算法输出结果，AI停车云采集能力和原先摄像头相差不多；而如果一辆车在不同地方、不同场景中多次出现，车牌会在后台留下足够的样本量，AI停车云通过神经网络和以图搜图的算法配合，利用视觉人工智能去匹配结果，类似于基因检测，将准确率高度提升。

商业模式上，目前主要是与硬件厂商、软件服务商、互联网停车公司合作，提供SaaS系统服务，按次使用付费一分钱；未来会开发电子支付等领域。

团队方面：创始人付营之华东理工大学研究生毕业，曾在华为、润乾、IBI、VCC等知名内外资企业就职，13年IT／电商／互联网数据分析和市场营销经验，服务过凹凸共享租车、上汽集团、航交所、中移动等百余家企业；CTO廖兴发毕业于浙江大学人工智能研究生，10年IT经验，擅长AI方向的建模优化和数据挖掘，精通神经网络、遗传算法、蚁群优化算法和实时数据库。

目前AI停车云正寻求400万的天使轮融资，融资将用于数据中心建设与运维、营销推广成本和研发开支。

项目：AI停车云 公司：上海崇发数据服务有限公司

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