（第八屆泰迪杯數據挖掘挑戰賽特等獎案例全流程拆解）

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一、案例背景與核心挑戰

1.1 行業痛點與場景需求

在智慧交通與無感支付場景中，車牌識別是核心環節。傳統車牌識別系統在復雜光照、污損車牌、多角度傾斜等場景下存在顯著缺陷。根據某智慧油站2024年運營數據顯示，高峰期因車牌識別失敗導致的支付延遲占比達28%，單日平均處理時間增加45分鐘，直接影響用戶體驗與運營效率。

核心痛點分析：

1. 復雜環境適應性差：夜間反光、雨雪天氣、車牌污損等場景下，傳統OCR識別率驟降至60%以下。

2. 多角度傾斜校正難：車輛停放角度偏差超過15°時，常規投影校正方法失效，導致字符分割錯誤率增加35%。

3. 實時性要求嚴苛：需在100ms內完成從圖像采集到字符識別的全流程，以滿足無感支付需求。

1.2 技術目標與評價體系

任務	技術指標	實現難點
車牌粗定位	召回率 > 99%	低光照/反光場景下的特征魯棒性
車牌精定位	邊界誤差 < 2像素	抗遮擋與污損的邊界回歸算法設計
字符分割	分割準確率 > 98%	粘連字符與傾斜字符的精準切割
端到端識別	準確率 > 97%	相似字符（如0/O、5/S）的區分能力
系統響應延遲	< 100ms/車	模型輕量化與硬件加速優化

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二、數據工程：構建多場景訓練集

2.1 數據采集與增強策略

2.1.1 多源數據融合

• 真實數據：采集全國20個省份不同氣候條件下的車牌圖像50萬張，覆蓋雨雪、霧霾、強光等12種極端場景。

• 合成數據：使用Blender生成虛擬車牌，模擬傾斜（-30°~30°）、污損（遮擋面積≤30%）、模糊（高斯核σ=1.5~3.0）等變形。

• 對抗樣本：添加對抗噪聲（FGSM攻擊）