在智慧交通治理体系中，路政监控的车牌识别功能已成为核心支撑，凭借精准的车辆身份核验能力，破解了传统路政管理点多、线长、面广、人力不足的痛点。该功能依托高清成像与AI算法，实现对车辆号牌的快速捕捉、识别与数据联动，广泛应用于治超执法、隐患排查、交通管控等场景，推动路政管理从“人力巡查”向“科技防控”转型，为道路安全与通行效率提供坚实保障。
路政监控车牌识别功能的精准落地，依赖硬件配置与算法优化的双重支撑。硬件层面，需配备高清红外摄像头、补光系统与高性能传感器，确保全天候识别能力——白天识别准确率可达98%以上，夜间借助红外补光与强光抑制技术，准确率仍能维持在95%以上，可应对强光、逆光、阴雨等复杂环境。算法层面，基于深度学习的多模态识别技术，不仅能快速识别车牌号码、颜色、车型，还能联动称重系统捕捉轴数、总重等数据，同步甄别遮挡、污损、伪造号牌等违法行为，为执法提供完整证据链。
非现场治超是车牌识别功能最核心的应用场景，大幅提升执法效率与覆盖面。传统治超依赖固定站点值守，易出现车辆绕行、打时间差等逃避行为，而集成车牌识别的非现场执法系统，可24小时自动采集货车通行数据，识别车牌后快速关联称重信息，计算超限率并自动抓拍取证。浙江桐庐通过部署此类系统，构建“机器换人”治超模式，使货车超限超载率从20%降至3%以内，窄溪大桥等重点路段超限率更是从45%跌至2%，道路安全风险显著降低。
在重点车辆管控与跨部门联动中，车牌识别功能搭建起高效的数据桥梁。针对“两客一危”、超限货车等重点车辆，系统可通过车牌识别锁定车辆轨迹，与交警、运管等部门数据互通，实现入口管控、路径追踪与违法预警的全链条监管。取消高速公路省界收费站后，该功能更是成为联合稽查的关键手段，通过标识站高清识别设备，精准记录车辆通行信息，杜绝违法车辆“跨省通行”，填补了省界管控盲区。
此外，车牌识别功能还能赋能道路应急处置与设施保护。在地质灾害易发路段，监控系统可通过车牌识别快速排查滞留车辆，为险情处置争取时间；在大中型桥梁、隧道等重点设施周边，通过识别过往车辆信息，可及时预警超限车辆对设施的潜在损害，同步联动养护部门开展排查。重庆涪陵路政借助5G+车牌识别技术，实现对辖区桥梁、隧道的实时监管，大幅提升灾害险情的响应效率。
尽管优势显著，该功能仍面临部分挑战：恶劣天气下的识别精度波动、不法分子规避检测的手段升级，以及数据安全与隐私保护需求。对此，需持续优化算法模型，强化多设备联动校验，同时规范数据存储与使用流程。未来，随着5G、AI与数字孪生技术的深度融合，路政监控车牌识别将实现更精准的动态感知与智能预警，推动路政管理向全方位、智能化、精细化方向升级，为道路交通安全筑牢科技防线。
