停車場出入口車牌識別攝像機發展至今，主要存在以下瓶頸：

停車場出入口識別瓶頸

上述痛點一則造成了用戶體驗始終不高，二則無法為無人值守提供必需的基礎（車牌識別率必須接近100%）。

“火眼臻睛 - 瞾系列車牌識別一體機”（以下簡稱“瞾”）的推出則徹底突破了上述瓶頸：

“瞾”突破停車場出入口瓶頸

那么“瞾”是如何實現上述突破的呢？分為兩點：

一是基于雙目立體視覺，對場景深度信息的挖掘；二是獲取深度信息后，對車輛進行實時3D建模。

“瞾”先是基于雙目立體視覺，對場景深度信息進行挖掘。

那么什么是“場景深度信息”？簡單說來，就是三維立體坐標中，z軸上承載的信息：

圖1 三維立體坐標

如圖1，場景中x、y軸構成二維平面信息，z軸搭載的便是場景深度信息。

 圖2 二維平面信息采集

如圖2，單目相機只能采集二維平面信息，即X、Y軸上的信息。

圖3 三維立體信息解析

如圖3，借助雙目立體視覺對場景深度信息的挖掘，“瞾”實現了對場景三維立體信息的解析。

獲取場景深度信息后，“瞾”將會對場景中車輛進行實時3D建模。

圖4 車輛實時3D建模

車輛3D實時建模的目的是還原車輛的真實數據（如車牌尺寸、車輛長寬高、空間距離等）。

車輛實時3D建模再結合高精度識別算法，使得“瞾”實現了100%車輛視頻觸發、車牌防偽、完全杜絕誤識別。

如果說上文“場景深度信息挖掘”、“車輛實時3D建模”講述的是“瞾”的軟件原理，那么“瞾”的硬件支持基礎就是“特制化異構雙鏡頭”。

實際上，雙鏡頭設計早就廣泛應用于傳統安防行業中，其產品形態主要分為三種：

1、普通鏡頭與紅外鏡頭的組合，用于晝夜監控

2、基于長短曝光時間不同，構建寬動態性能

3、選擇兩個不同焦距的鏡頭，呈現不同焦距下的成像效果

圖5  特制化異構雙鏡頭構建立體視覺

如圖5所示，“瞾”卻不是兩個攝像頭的簡單疊加，它采用特制化異構雙鏡頭的最終目的，是為了持續穩定地構建雙目立體視覺。

通過前面的介紹，想必大家大致了解了“瞾”如何突破停車場出入口瓶頸。接下來，我們將會說明“瞾”構建立體視覺的基礎—視差原理。

什么是視差原理？我們可以用人眼產生立體視覺的過程進行闡釋。

圖6 左右眼獲取兩幅不同的圖像

如圖6，人的雙眼相距一定的瞳距，因此左右眼是從略微不同的角度觀察物體，獲取同一物體的兩幅不同圖像。

如圖7所示，近處有一個人，遠處有輛車，對于左眼形成的圖像，人會在車的右側。

如圖8所示，而右眼形成的圖像中，人會在車的左側。

如圖9，對應同一場景，雙眼生成不同的圖像。

如圖10，左眼成像中的人與右眼成像中的人，兩者間的視差相對更大。左眼成像中的車與右眼成像中的車，兩者間的視差相對更小。雙眼正是依據視差的不同，感知場景深度信息，這就是視差原理。

綜上所述，“瞾”的推出，突破了停車場出入口識別的固有瓶頸，極大地改善了用戶價值和體驗，尤其是為無人化值守的實施奠定核心基礎。

無人化值守不僅能讓系統集成商的維護成本趨近于零，更為停車場管理方免去人力成本，是停車場出入口識別必然的發展趨勢。