随着社【shè】会进步，人们【men】生活根据成熟化，各个小区，住宅【zhái】对安【ān】全都更加重视，随着【zhe】四川车牌识别系统的【de】普及，现在我们【men】生活的地方【fāng】都【dōu】越【yuè】来越安全，铸铜小编去朋友家【jiā】看到这个车牌识别系统也挺感兴趣的，就回家查了一下【xià】它的识别原理，今天就跟【gēn】大家【jiā】分【fèn】享一【yī】下。

1、识别流程

车牌自动识别是一项利用车辆的动态视频【pín】或静态【tài】图像进行牌【pái】照号【hào】码、牌照颜色【sè】自【zì】动识别【bié】的模式识【shí】别【bié】技术。其硬件基础一般包括触发设【shè】备（监测车【chē】辆是【shì】否进入视野）、摄像【xiàng】设备、照明设【shè】备、图像采【cǎi】集【jí】设【shè】备、识别【bié】车牌号码的处理机（如计【jì】算机）等【děng】，其软【ruǎn】件核心【xīn】包【bāo】括车【chē】牌定位算法、车牌字符分【fèn】割算【suàn】法和光学【xué】字符【fú】识别算【suàn】法等。某些车牌识别系统还具有通过视频图【tú】像判断是否有车的功能称之为视频车辆检测。一个【gè】完整的车牌识别【bié】系统应包括车【chē】辆检测【cè】、图像采集、车【chē】牌识别等几部分(如图1所示)。当车辆检测部分检测到【dào】车辆【liàng】到达时【shí】触发【fā】图像采集【jí】单【dān】元，采集【jí】当前的视频图像。车牌识【shí】别单元对图【tú】像进行处【chù】理，定位出【chū】牌照位置，再将牌照中的字【zì】符分割出来进行【háng】识别，然后组成牌照号码输出。

2、车辆检测

车【chē】辆检测可以采用【yòng】埋地线圈检测、红外【wài】检【jiǎn】测、雷【léi】达检测技术、视频检测等多种方式。采用视频检测【cè】可以避免【miǎn】破坏路面【miàn】、不【bú】必附加外部检测【cè】设备、不需矫正【zhèng】触发位置、节省【shěng】开支【zhī】，而且更适合移动式、便携【xié】式应用的要求。

系统【tǒng】进行视频车辆检测，需要具备很高的【de】处理速【sù】度并采用优秀的【de】算法【fǎ】，在基【jī】本不丢帧【zhēn】的【de】情况【kuàng】下【xià】实现图像采集、处理。若处理速度慢，则导致【zhì】丢帧【zhēn】，使系【xì】统无法检测到行驶【shǐ】速度较快的车辆【liàng】，同时也难以保证在有利于识别【bié】的位置开始识【shí】别【bié】处【chù】理，影响系统识别率。因此，将【jiāng】视【shì】频车【chē】辆检测与牌照【zhào】自动识别相结【jié】合具备一定的技【jì】术难度。

3、号码识别

为了进行车牌识别，需要以下几个基本的步骤：

1) 牌照定位，定位图片中的牌照位置；

2) 牌照字符分割，把牌照中的字符分割出来；

3) 牌照字符【fú】识【shí】别，把分割好的【de】字符进行识【shí】别，最终【zhōng】组成牌照号码。

车牌识别【bié】过程中，牌照颜【yán】色的识别【bié】依据算法不同，可能【néng】在【zài】上述不【bú】同步骤实现，通常与车牌识别互【hù】相配合、互相【xiàng】验【yàn】证。

1) 牌照定位

自然【rán】环【huán】境下，汽车【chē】图像【xiàng】背景复杂、光照不均匀【yún】，如何在自然背景中准确地确定牌照区域是整个识别过程的【de】关键。首先【xiān】对采集到的视【shì】频图像进行【háng】大范围相关搜索，找【zhǎo】到符合汽车牌照【zhào】特征的若干区域作【zuò】为候【hòu】选区，然【rán】后对【duì】这些侯选区域做进【jìn】一步【bù】分析、评【píng】判，最后选定一【yī】个最佳的区域作为牌照【zhào】区【qū】域，并将其【qí】从图【tú】像中分【fèn】离出来。

2) 牌照字符分割

完成【chéng】牌照【zhào】区域的定【dìng】位后，再将牌照【zhào】区域分【fèn】割成【chéng】单个字符，然后进行识别。字符分割一般采用垂直投【tóu】影法。由于字【zì】符【fú】在垂【chuí】直方向上的投影必【bì】然在字符【fú】间或字【zì】符内的间【jiān】隙【xì】处取得【dé】局部最【zuì】小值【zhí】的附近，并且这个位置应满足牌照的字符书写格式【shì】、字符、尺寸限【xiàn】制和一些【xiē】其【qí】他条件【jiàn】。利用垂直【zhí】投影法对【duì】复杂【zá】环境下的汽车图像中的字符分割有较好的【de】效果。

3) 牌【pái】照字符识【shí】别方【fāng】法主要【yào】有基【jī】于模板匹配算法和基于人工神【shén】经网【wǎng】络算法【fǎ】。基于模板匹【pǐ】配【pèi】算法首先【xiān】将分【fèn】割后的【de】字【zì】符二值化并【bìng】将其尺寸大【dà】小缩放为字符数据库中模板的【de】大小，然后与所有的模板进行匹配，选择最【zuì】佳匹配作为结果。基【jī】于【yú】人工神经网络的算法【fǎ】有两种：一种是先对字符进行特征提取，然后用【yòng】所获【huò】得特征【zhēng】来训练神经网络【luò】分【fèn】配器；另一【yī】种方【fāng】法是【shì】直接把图像输入网络【luò】，由网【wǎng】络【luò】自动实现特征提取直至识别【bié】出结果。

实际【jì】应用【yòng】中，四【sì】川车牌识别系【xì】统的识别率还与牌照质量【liàng】和拍【pāi】摄质量密切相关。牌照【zhào】质量会受到各种因素【sù】的影响【xiǎng】，如生锈、污损、油漆剥落、字【zì】体褪色、牌照【zhào】被遮【zhē】挡、牌照倾【qīng】斜、高亮反光、多牌照、假【jiǎ】牌照【zhào】等等；实际拍摄过程【chéng】也会受到环境亮度、拍摄方式、车辆速度等等因素的【de】影【yǐng】响。这些影【yǐng】响因【yīn】素不同程度【dù】上降【jiàng】低了车牌识【shí】别的识别率，也正是车牌识【shí】别系统的【de】困难和挑战所在。为【wéi】了提高【gāo】识别率，除了不【bú】断地【dì】完善识别算法【fǎ】还应【yīng】该想办法克【kè】服各种光照条件，使采【cǎi】集到【dào】的图像最利于识别。

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