摘要：随着国内汽车保有量增长，加油站业务量攀升，加油员依赖油品贴纸区分油品，高峰期间误加油问题频发，既造成经济损失也损害服务声誉。 现有基于摄像头、图像识别等模块的报警系统，因现场车辆停放环境复杂，识别效率欠佳。本研究发现其主因是车牌识别易超时失败，进而提出新策略： 抽象四种典型易超时识别环境，采用多层分支结构算法，混合多种识别方法匹配最优方案。经测试，该策略提升误加油识别效率，增强加油站安全性。关键字：加油站；安全生产；车牌识别；油品误加识别；混合策略模型

引言：在我国，随着生活水平的提高，汽车已成为家庭标配，根据相关研究表明[1]，平均每百户拥有 60 辆。加油站业务繁忙，尤其在价格调整、假日高峰或促销时，加油员面临巨大压力，易发生“误加油品”事件，每年平均 8 起，每起损失 5000 元，影响加油站声誉与客户信任。为解决这一问题，业界引入了图像识别技术，构建预警模型。该模型通过摄像头实时监控车辆，识别车型和车牌，查询油品匹配表，并与加油员的操作实时比对。若油品不匹配，立即启动警报，预防错误。然而，模型在实际应用中出现了识别延迟，存在安全隐患。本文深入剖析模型各环节耗时，寻找超时根源，并提出了优化方案。通过混合策略，我们构建了一个更高效的专用识别模型。实验证明，新模型显著提升了识别速度，有效减少了油品误加的风险，为加油站提供了强有力的技术支持，保障了业务的顺畅进行和客户的满意度。

一、现油品误加预警模型梳理与分析

现油品误加预警模型含摄像头、识别模块等组件，运作流程为捕捉图像、识别车辆信息、查询油品表、比对操作，不匹配则报警，且记录各节点耗时，其中车牌识别达 6.5s，致总耗时超 10 秒，增加误加风险。分析可知，加油站环境多变及原方案用通用识别技术，是车牌识别慢的主因。故针对环境多样性，可采用混合策略定制识别模型，以缩短车牌识别耗时，提升预警模型效率。

二、车牌识别策略调优

当前车牌号识别技术已取得显著进展，尤其是在准确性和敏感度方面[2]。常见的有效方法是利用图像处理技术定位车牌，分离字符，然后进行字符识别[3]。字符识别是关键步骤，主要方法包括模板匹配、神经网络和支持向量机。这些方法在不同加油站环境中各有优势和局限。因此，本研究采用多层分支结构算法思想实现。多层分支结构算法[4]将车牌识别任务细分为预处理、车牌定位、字符分割、字符识别和车牌识别等多个简单子任务，通过逐步处理提高识别准确性和鲁棒性。该算法在特征提取、多尺度处理、错误修正、计算复杂度降低和适应复杂场景等方面表现出色，特别适合构建加油站复杂环境下的车牌识别策略。它可以结合模板匹配法、神经网络法、支持向量机法等多种方法，在不同识别阶段灵活应用，以提升整体识别效率和准确率。

进而构建混合识别策略。在加油站复杂环境下，车牌识别需应对正常、大角度、模糊、光线不均、灰尘污垢等挑战。理想的车牌识别策略应预先根据环境选择最佳识别方法，以实现既快又准的识别。为此，首先要通过监督学习训练模型，利用历史数据快速判断环境。其次，为每种环境匹配最合适的识别方法，确保高效准确。具体策略需综合考虑不同环境的识别特点和方法的适用性，以达到最优识别效果，以下是各环境下识别情况：单一种情况，采用情况下历史最优识别方法。非正常的多种混合（如：大角度+模糊、光线不均 + 灰尘污垢+模糊等）情况，识别策略首先选择准确率最高的方法进行识别。例如，在“大角度+模糊”的情况下，如果大角度的 A方法准确率高于模糊情况的 B 方法，则首先使用 A 方法。如果 A 方法识别失败，就切换到次高准确率的 B 方法。如果所有方法都无法成功识别，系统将抛出异常。这种策略确保了识别过程尽可能高效和准确。

三、应用效果分析

本文提出的混合策略应用于加油站油品误加系统后，经过监测统计，显著提升了识别效率：一．识别成功率从 68.5% 提升至 88.2% ，表明新策略更准确地识别车牌，降低误识别率；二．误加油识别超时率由 42% 降至 9% ，显示新策略在高峰期也能及时完成识别，提升业务流畅性和效率；三．识别准确率达到 93.3% ，比传统技术高出 35.1% ，证明新策略更精准地捕捉车牌信息，减少误识别。新策略不仅降低了误加油识别系统的超时率，还显著加快了识别速度。与传统技术相比，车牌识别时间从 6.5 秒缩减至 2.3 秒，整体油品误加识别时间从 12.4 秒降至 8.2 秒，低于加油全行为用时的 10 秒门槛。这表明新策略提高了识别效率，减少了油品误加的风险。为了评估误加油识别系统的稳定性，我们设定超时时间为 10 秒，并通过嵌入异常发送模块来统计失败率。原系统失败率为 22.5% ，稳定性为 77.5% ；新策略实施后，失败率降至 8.8% ，稳定性提升至 91.2% 。这说明新策略显著提高了系统的稳定性。综上，混合策略在加油站特定环境下显著提升了车牌识别的成功率、降低了超时率、加快了识别速度、提高了准确性和稳定性。这不仅增强了油品误加识别的效率和精度，而且为未来类似环境下的车牌识别应用提供了宝贵的经验。

四、结语

随着汽车数量的增加，加油站业务量上升对解决加油过程中的误加油事件提出了更高的要求。面对高峰期的繁忙和车辆停放的复杂性，我们的研究提出了一种新策略，旨在提升加油站误加油识别的效率。通过抽象出典型易超时失败的识别环境，采用多层分支结构算法整合多种识别方法，我们的策略在实际应用中显著提升了识别成功率、降低了超时率、加快了识别速度、提高了识别准确性和稳定性。尽管已有成效，但仍有改进空间，未来可以考虑将季节性特征、天气特征、交接班规律、流量规律等因素融入模型，增强其专用性和准确性。同时，引入先进的机器学习和人工智能技术，如深度学习算法和大数据分析技术，以进一步提高识别的准确性和效率。总之，加油站误加油识别是一个复杂课题，需要不断的研究和实践，以找到更有效的解决方案，确保加油站的安全生产和消费者权益。

参考文献

[1]郭焱，崔滨，张晓君.基于 Gompertz 和 Logistic 组合模型的汽车保有量中长期预测[J].公路交通科技，2023，40（10）：201-207. DOI：10.3969/j.issn.1002-0268.2023.10.023.

[2]Mei Q ，Yang L，Yang M.License Plate Number Recognition Techno logy Based on MATLAB[J].Journal of Research in Science and Engineeri ng，2020，2（6）：

[3] Rohit B ，Parag D .License Plate Characters Recognition Using C olor， Scale， and Rotation Independent Features[J].IETE Journal of Researc h，2023，69（11）：8006-8018.

[4] 苏田田，王慧敏，张小凤. 基于多分支瓶颈结构的轻量型图像分类算法研究[J]. 电子学报，2023，51（5）：1319-1326. DOI：10.12263/DZXB.20220920.