驿通科技近日称，其人工智能团队已研发出车识别AI模型——驿通车识别系统。据悉，利用视觉扫描识别算法，驿通车识别系统可以通过模仿生物神经网络，模拟大脑对图片的认知过程，像人眼一样从车牌质地、形状、颜色、空间感等角度进行整体性识别。

　　驿通科技方面表示，准确度和灵活度是衡量车牌识别系统的重要指标，驿通科车识别系统突破了机械识别算法的灵活度限制，以及车识别精准度的自进化限制。

　　当下，随着城市汽车保有量不断增长，停车场对车位周转率和离场效率提出了新的要求。为此，不少智慧停车企业先后推出了“不停车离场”“车道防拥堵”等服务，以提高离场效率。其中，作为ETC识别的补充，车识别已广泛应用于智慧停车领域。

　　驿通科技称，行业内大多使用硬件内置芯片，通过传统机器学习算法，抓取车牌、定位车位号、字符切割、数字识别等9层逻辑判断来实现车牌识别。驿通车识别系统扩大了识别范围，对汽车型号、汽车前脸进行精准识别，并结合视觉扫描算法的深度学习特点，使得识别准确率随着车识别系统使用的增加而越来越高。（傅勇）