PlateSmart技术，纯软件的车牌自动识别的先驱(ALPR)技术，不断推出新的ALPR和车辆智能平台，几乎前所未有的可扩展性和分析：PlateSmart ARES ® 3.0。这种企业级解决方案采用尖端人工智能和深度学习来提取车辆数据，并允许用户分析车辆活动，从单辆到数千辆。它几乎可以监控任意数量的摄像机并在几秒钟内返回搜索结果，使其成为一项特别有价值的资产。该软件的新引擎能够使用单个摄像头可靠地监控多达三个车道的交通。

“ALPR 技术的未来在于数据可以提供的智能，” PlateSmart首席执行官John Chigos说。“这就是 ARES 3.0 所提供的。由于其可扩展性，它适用于从希望监控数千个摄像头作为全市监控的一部分的市政当局到希望分析车辆交通以提供更好的客户服务(例如更快的路边取货)的零售商。”

用户通过该软件的基于浏览器的安全情报界面监控摄像头并访问分析。从那里，用户可以将车辆数据缩小到对他们最重要的内容：

在特定日期范围和一天中的时间搜索车辆。

按任何车牌或车辆属性过滤结果。

选择相机并仅搜索它们的提要。

这些搜索工具可以组合成几乎无限的搜索组合，从而节省时间并提供用户所需的智能。无论有多少摄像头，搜索结果都会在几秒钟内出现，以最快地做出决策。

全面的 ARES 3.0 分析允许用户获取有关车辆出行习惯的丰富信息：

查看车辆的行驶历史。

按日期、时间和/或相机位置限制旅行历史。

确定相机之间的旅行时间。

查看车辆经过的最常见路线。

主动预测何时何地会看到感兴趣的车辆。

此类洞察对于大型场所(例如机场)的执法和安全人员特别有价值，他们有兴趣跟踪嫌疑人或确定旅行行为是否可能表明存在威胁。

交通密度分析是交通研究的理想选择。它检查在特定日期和时间有多少车辆使用道路：

查看热点——车辆行驶最多的地方和拥堵点。

按摄像头过滤以获取有关某个区域的更详细情报。

搜索和分析也可以以 JSON、CSV 或 XLSX 格式导出，以进行额外的共享和额外的分析。

“简而言之，PlateSmart ARES 3.0 不同于现有的任何其他 ALPR 或车辆识别解决方案，”Chigos 说。“人工智能驱动的分析是首屈一指的，使软件具有前瞻性和预测性，因此可以在发生之前予以制止。

最重要的是，这些丰富的数据属于客户。他们决定将其存放在哪里以及存放多长时间。他们选择谁可以访问它。PlateSmart从未接触过它。”