“竟然能识别出来” AI读懂模糊CCTV车牌，高丽大学夺世界第一
突破超分辨率瓶颈的“数学驱动AI”……有望用于犯罪侦查和智慧城市
韩国研究团队利用人工智能（AI），将夜间或恶劣天气中由闭路电视拍摄到的模糊汽车号牌实现精准识读，技术水平被提升至世界领先层级。由于不仅仅是改善画质，而是切实提升了实际识读性能，其现场应用前景备受关注。
高丽大学18日表示，数学系教授 Oh Seungsang 研究团队在模式识别领域国际学术会议“ICPR 2026”主办的“低分辨率汽车号牌识别（LRLPR）大赛”中获得第一名。
本次大赛共有来自全球的537名研究人员参赛，一较技术高下。由硕士研究生 Jung Sanghyuk、Bae Subin、Yoo Jungbin 以及本科生 Kim Donggeon、Seo Euihwan 组成的高丽大学团队，在轮廓几乎难以辨认的号牌图像上，7个字符全部准确识读的比例（准确率）达到82%，从而夺冠。准确率超过80%的队伍在全部参赛者中仅有4支。
不是“看上去清楚”，而是“读得出来”……大幅提升AI识读性能
以往的光学字符识别（Optical Character Recognition）技术在低分辨率环境下一直存在局限。一旦出现严重压缩损伤或光晕、炫光等情况，文字笔画与边界会被破坏，导致难以识读。
为弥补这一问题，过去多采用超分辨率技术，但这类技术往往只是在人眼看来更清晰，却无法充分恢复人工智能识别所需的关键信息，存在明显不足。
高丽大学研究团队采用将超分辨率与字符识别技术相结合的“Teacher-Student 知识蒸馏学习框架”来解决这一问题。具体做法是：把通过高分辨率图像训练出的“教师（Teacher）模型”的识读能力，迁移给低分辨率环境中的“学生（Student）模型”。在此基础上，团队又引入将3个不同AI模型进行融合的数学优化方法，进一步提升了识别率。
该技术在真实道路环境中具有较高的应用潜力，这一点尤为重要。即使在夜间、雨天、雾天等恶劣条件下也能识别号牌，未来不仅有望用于肇事逃逸等犯罪侦查，还可广泛应用于智能交通系统（Intelligent Transportation System）、智慧城市中的无人执法等各类公共安全体系。
Oh Seungsang 教授表示：“我们实验室的优势在于以数学基础理论为核心来切入人工智能”，“今后也将继续把数学与人工智能相结合，产出兼具实用性与竞争力的研究成果”。
另外，本次大赛的颁奖仪式预计将于今年8月在法国里昂举行的“ICPR 2026”大会上进行。
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