车牌识别数据在智能交通系统中的应用：综述

在交叉口安装的车牌识别（LPR）系统收集的大量详细数据为交通领域的广泛研究方向提供了机会和支持。本文总结了2006年至今基于LPR的研究文献及相应方法，显示了LPR数据在多个交通研究领域中的重要作用。研究调查了文献，并突出LPR数据如何作为基础，用于估计和预测交通状态、分析出行需求、优化交通控制以及增强交通安全管理，这得益于其独特的数据优势。通过回顾不同研究方向中采用的数据建模方法和模型，本文提出了未来在LPR数据应用中的新机遇。具体而言，基于LPR的交通控制策略、主动交通管理、智能车辆基础设施协作系统以及其他相关领域的研究仍然相对滞后。需要应用更先进的技术，如强化学习、混合学习和大模型（即大型语言模型和预训练基础模型），以及开发面向LPR的仿真环境，以实现LPR数据建模的进一步突破。