【獵雲網（微信：ilieyun）上海】8月29日報道（文/史藝敏）
截至2016年底，全國機動車保有量達2.9億輛，其中汽車1.94億輛；機動車駕駛人3.6億人，其中汽車駕駛人超過3.1億人。人們對汽車的剛性需求愈加旺盛，汽車數量的爆炸式增長對於交通出行的承載力要求更高。為順應社會發展，市場在不斷加大對於智能交通系統的升級改造，其中就包括車牌識別技術的廣泛應用。
車輛識別技術是智能交通系統中至關重要的環節之一，通過車牌提取、圖像預處理、特徵提取等技術，識別車輛牌號。如今車牌識別廣泛應用於高速收費站、停車場等領域，並且我國的攝像頭識別技術在世界範圍內處於頂級，然而由於掃描技術受到光線、汙牌車、車牌損壞等影響，硬件識別的綜合正確率只能停留在95%左右，這也導致無感支付、無人值守成為紙上談兵。
有市場就有商機，AI停車雲創始人付營之也曾是獵雲網報道過的享泊科技項目的創始人，正是因為之前在停車領域的創業經歷，讓他看到了車牌識別技術的瓶頸帶給停車市場發展的阻滯。“一直在做停車系統，車牌識別錯誤給停車市場帶來諸多難題，但是攝像頭的硬件水平目前處於瓶頸期，一段時間內無法提高，所以一直在思考是否可以通過其他渠道提升識別率”。付營之這樣告訴獵雲網。
據付營之介紹，AI停車雲項目在一定程度上受到了AIphaGo的啟發：AIphaGo與李世石的人機大戰最終AIphaGo獲勝，人工智能不可小覷。未來人工智能結合大數據，利用海量數據信息以及機器人的自我學習幫助人類做決策是大勢所趨。
AI停車雲實際上是一款SaaS系統，AI停車雲系統與原先軟件服務商對接，攝像頭傳遞信號之後，將攝像頭輸出的信號同時向原先的軟件系統和AI停車雲系統傳遞，提供基於軟件的優化服務。AI車牌雲基於攝像頭識別結果，利用大數據及人工智能配合在後臺進行自我學習，最終將識別結果導入到樣本庫中。付營之表示使用AI車牌雲可以有效將車牌識別率提升到99.999%以上。
作為軟件服務系統，AI停車雲的產品特性體現在三個方面：AI人工智能、廣義ETC以及圖像識別技術。在付營之看來，人工智能是大量數據在一個時間過程中優化出來提供輔助的結果，它的靈魂是優化流程而不是算法。AI車牌識別系統的優化流程利用三套算法得到：包括模糊匹配、神經網絡以及以圖搜圖。
眾所周知，人工智能的實現必須與大數據相結合，也就是必須具備足夠的樣本量。在AI停車雲的優化流程中，模糊匹配作為對字符串的模糊，主要是幫助計費準確，這一環節並無讓車牌準確識別的功能；而神經網絡實際上是借鑑了AIphaGo的算法和應用思路，利用機器人自學習的能力和與人交互產生的邏輯有效提升準確率。現實情況中，若一輛車在世界上的某個點出現一次，也就是讓一張圖片匹配三層算法輸出結果，AI停車雲採集能力和原先攝像頭相差不多；而如果一輛車在不同地方、不同場景中多次出現，車牌會在後臺留下足夠的樣本量，AI停車雲通過神經網絡和以圖搜圖的算法配合，利用視覺人工智能去匹配結果，類似於基因檢測，將準確率高度提升。
商業模式上，目前主要是與硬件廠商、軟件服務商、互聯網停車公司合作，提供SaaS系統服務，按次使用付費一分錢；未來會開發電子支付等領域。
團隊方面：創始人付營之華東理工大學研究生畢業，曾在華為、潤乾、IBI、VCC等知名內外資企業就職，13年IT／電商／互聯網數據分析和市場營銷經驗，服務過凹凸共享租車、上汽集團、航交所、中移動等百餘家企業；CTO廖興發畢業於浙江大學人工智能研究生，10年IT經驗，擅長AI方向的建模優化和數據挖掘，精通神經網絡、遺傳算法、蟻群優化算法和實時數據庫。
目前AI停車雲正尋求400萬的天使輪融資，融資將用於數據中心建設與運維、營銷推廣成本和研發開支。
項目：AI停車雲 公司：上海崇發數據服務有限公司
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