“手机+”必看｜北京巨视黑光AI车牌识别技术“手机+”全栈视频解决方案

2026年07月03日 17:10 中国高速公路责编：铁甲小编作者：中国高速公路

随着《高速公路“手机+”无卡便捷通行实施方案（征求意见稿）》的发布，以及重庆、江苏等省市“手机+”无卡便捷通行的试点，各地纷纷开始研究收费系统如何升级。

在高速公路机电设备层面，“手机+”无卡便捷通行模式对车辆识别设备提出了更高要求。为此，北京巨视科技有限公司（以下简称“巨视科技”）推出覆盖收费站、门架及路段的全流程高精准车辆识别解决方案，助力“手机+”无卡便捷通行模式高效落地。

黑光车牌识别摄像机

当前路网的车牌识别率距离“手机+”要求还有一些差距，很多厂商面对夜间车牌识别效果不佳时，往往选择加强补光灯，但这又引发了收费站和门架的光污染问题。高速公路运营公司面对司乘对光污染的投诉，为求快速解决只得关闭补光灯，又导致夜间车牌识别率大幅下跌，陷入恶性循环。

针对这一现象，巨视科技研发的国产化黑光车牌识别摄像机系列：内置国产低功耗AI芯片，具备2.5T算力，配合自研黑光AI-ISP算法在前端对画面进行强光抑制、画面增强和降噪处理，实现收费站无需补光灯、门架仅需相机内置低亮度补光灯即可精准完成车牌识别。收费站车牌识别率高于99.9%，门架车牌识别率高于99%，同时从源头治理了光污染问题，也保证了设备的国产可控。为备受困扰的车牌识别率问题提供了新的技术支撑和设备选型。

黑光车牌识别摄像机效果

收费站安装效果（无补光灯）

门架安装效果（无补光灯）

同时，利用内置的AI芯片，摄像机可以通过强大的大模型算法实现更高精度的车牌识别效果，尤其是对污损、模糊的车牌有着相较传统车牌识别摄像机更好的识别效果，整体车牌识别准确率≥99.5%。并且通过整体系统优化，实现了小于5瓦的整机功耗，远低于同类产品。

用户黑光车牌识别率统计

针对“手机+”无卡便捷通行模式下的全天候高准确率稳定识别要求，巨视科技对产品进行了多项硬件优化：针对低温及雨雪天气相机玻璃起雾影响识别率的情况，在相机内增加了恒温加热模块，配合散热风扇，可保证相机内温度稳定，起到除雾效果；针对部分收费站阳光直射，出现逆光导致画面过暗的情况，巨视科技定制了加长款遮阳罩，可有效解决逆光问题；针对夜间车辆大灯在特定角度下照射相机导致的画面眩光，通过增设玻璃与镜头间的夹角得到了有效解决；同时，相机内还配置了防雷模块、加密芯片、双玻璃抗反射结构等，保障设备全天候可靠运行，全力保障“手机+”无卡便捷通行改造的推进工作。

相机内置的恒温模块

雨天实际效果

采用加长遮阳罩效果图

为积极配合各地用户验证识别率和体验黑光（无光污染）科技效果，巨视科技推广免费试用策略，可及时联系申请免费测试，并承诺收费站场景车牌识别正确率高于99.8%，ETC门架场景车牌识别正确率高于99%。

三目车型识别仪

车辆驶入收费站时，三目车型识别仪需要准确识别车牌、车型、轴数信息，以保证收费准确。巨视三目视频车型识别仪针对大型货车长度较大导致断车困难的问题，采用鱼眼相机车身拼接方案，通过更大的视场角实现远距离准确断车，有效解决4S店运输车等大型货车断车难的问题。

同时，车型识别仪的相机模组中同样配备了AI芯片，通过AI-ISP算法对画面进行增强和降噪，仅需低亮度补光即可实现车牌、车型和轴型信息的准确识别，在避免收费站光污染的同时，保障车型识别准确率达99%以上

夜间低亮度补光现场照片

抓拍识别效果

北京收费站车型识别率统计

门架侧拍车型识别摄像机

门架侧拍识别摄像机内置AI芯片，通过AI-ISP算法和大模型检测算法，对车身侧面图像进行拼接，可识别所有收费车型及大件运输车、集装箱车、拖挂车等，车型识别准确率可达99%以上。

现场安装照片

拼接识别效果

车辆特征识别终端

针对现有设备抓拍相对清晰但相机识别算法能力不足，以及雨雪天气导致车牌脏污影响正常识别的情况，巨视科技研发了车辆特征二次识别终端。

终端内置国产高性能AI芯片，算力可达15TOPS以上，可在200ms内完成车辆照片中的特征提取，特征文件小于5KB；并可在300ms内根据抓拍图中的车辆特征完成相同车辆图片匹配，匹配正确率大于99%

作为高速公路行业首个AI团体标准《高速公路车辆特征视频识别技术规范》（T-CHCA 003-2022）和《高速公路车辆特征视频识别设备》（T-CHCA 004-2022）的主编单位，巨视科技对车辆特征识别算法进行了深度攻克，终端既可用于车牌号码的二次识别，提升现有设备的识别准确率；也可通过识别车辆的外观、年检标识及装饰物等特征，生成车辆特征码，并根据相似度准确对相同车辆进行匹配，从而有效减少收费站特情，提升“手机+”车辆的通行效率。