一、核心运行平台：电脑与服务器
1. 传统电脑与服务器端部署
- 企业级应用：
大多数专业级 ANPR 系统（如 Hanwha Techwin 的 Wisenet Road AI、Qognify 的 LPR 模块）需要安装在 Windows 或 Linux 服务器上，依赖高算力 CPU（如 Intel 至强）和大容量内存（8GB 以上）处理实时视频流。例如，Innominds 的 ANPR 解决方案要求 Intel Core i5 处理器和 8GB RAM，支持 Windows 7/Linux 系统。 - 开源项目：
基于 Python 的开源项目（如deep-anpr、基于 YOLOv5 的 ANPR 系统）可在普通电脑上运行，用户需自行配置摄像头和数据库。这类软件通常支持 Windows、Linux 和 macOS，适合开发者或小型场景（如家庭监控、私人停车场）。
2. 硬件要求
- 处理能力：ANPR 软件需实时处理高分辨率图像，推荐使用多核心 CPU（如 Intel i7 或 AMD Ryzen 7）和 GPU 加速（如 NVIDIA GTX 1050 Ti）。
- 存储与网络：建议使用 SSD 存储视频数据，并配备千兆网卡以支持高速数据传输。
二、移动设备与嵌入式系统
1. 移动应用（手机 / 平板）
- 专业场景：
部分执法部门或物流企业使用定制化 ANPR 应用（如英国警方的移动 ANPR 系统），通过手机摄像头识别车牌并实时上传数据。这类应用通常需配合专用硬件（如高分辨率摄像头模块）和网络连接。 - 开源示例：
iOS 平台的开源项目（如基于 OpenCV 和 Tesseract OCR 的 ANPR 应用）展示了在移动设备上实现车牌识别的可行性，但普通用户需具备开发能力才能部署。
2. 嵌入式系统（智能摄像头 / 边缘设备）
- 智能摄像头：
如旷视科技的智能网络摄像机、Axis Communications 的 License Plate Verifier，内置 ANPR 算法，可直接输出车牌信息，无需额外电脑。这类设备支持通过 IP 网络接入管理平台，适合交通监控和停车场管理。 - 边缘计算设备：
工业级边缘服务器（如 NVIDIA Jetson 系列）可运行 ANPR 软件，实时处理多路视频流，适用于智慧城市等大规模部署场景。
三、典型应用场景与对应平台
| 场景 | 常用平台 | 示例 |
|---|---|---|
| 高速公路违章抓拍 | 服务器 / 嵌入式摄像头 | 英国 A1 高速公路的 ANPR 系统 |
| 停车场自动收费 | 电脑 / 嵌入式摄像头 | 深圳某停车场的车牌识别系统 |
| 移动执法（警车巡逻） | 移动设备（手机 / 车载终端） | 荷兰警方的车载 ANPR 系统 |
| 家庭安防监控 | 电脑（开源软件） | 基于deep-anpr的家庭监控方案 |
四、选择建议
- 个人用户：
- 若需低成本实现车牌识别，可选择开源软件（如 Python 版 ANPR）在普通电脑上部署，配合 USB 摄像头使用。
- 若需便携性，可尝试 iOS/Android 上的开源项目，但需注意识别准确率和硬件兼容性。
- 企业用户：
- 大规模场景（如城市交通管理）：优先选择嵌入式摄像头或边缘服务器，确保实时性和稳定性。
- 中小型场景（如停车场）：可采用 Windows/Linux 服务器 + 商用 ANPR 软件（如 Geutebruck 的 ANPR 模块），兼顾成本与性能。
- 开发者：
- 研究用途：基于开源框架（如 YOLOv5、Tesseract OCR）开发定制化系统，支持多平台部署。
- 商业用途：考虑与硬件厂商合作（如 Intel、NVIDIA），利用其优化的算法库提升识别效率。
五、总结
ANPR 软件的运行平台呈现多元化：
- 电脑与服务器是主流选择，适合企业级和复杂场景。
- 移动设备和嵌入式系统则提供了灵活性和专用性，满足特定需求。
用户可根据预算、技术能力和场景复杂度选择合适的平台。例如，个人用户可通过开源软件在电脑上实现基础功能，而大型企业更倾向于嵌入式解决方案以确保稳定性和高效性。
