一、識別過程

車牌自動識別是利用車輛動態(tài)視頻或靜態(tài)圖像自動識別車牌號碼和車牌顏色的模式識別技術(shù)。

硬件基礎(chǔ)一般包括觸發(fā)設(shè)備（監(jiān)控車輛是否進(jìn)入視野）、攝像設(shè)備、照明設(shè)備、圖像采集設(shè)備、識別車牌號碼處理器（如計(jì)算機(jī)）等，其軟件核心包括車牌定位算法、車牌字符分割算法、光學(xué)字符識別算法等。

一些車牌識別系統(tǒng)還具有通過視頻圖像判斷是否有車輛的功能，稱為視頻車輛檢測。

車牌識別系統(tǒng)應(yīng)包括車輛檢測、圖像采集、車牌識別等。

當(dāng)車輛檢測部分檢測到車輛到達(dá)時，觸發(fā)圖像采集單元收集當(dāng)前視頻圖像。車牌識別單元處理圖像，定位車牌位置，然后分割車牌中的字符進(jìn)行識別，然后形成車牌號碼輸出。

二、車輛檢測

埋地線圈檢測、紅外檢測、雷達(dá)檢測技術(shù)、視頻檢測等方法可用于車輛檢測。

視頻檢測可以避免損壞路面，不需要附加外部檢測設(shè)備，不需要糾正觸發(fā)位置，節(jié)省開支，更適合移動便攜式應(yīng)用的要求。

視頻車輛檢測系統(tǒng)需要高處理速度，采用優(yōu)秀的圖像采集和處理，基本不丟幀。

如果處理速度慢，會導(dǎo)致幀丟失，使系統(tǒng)無法檢測到行駛速度快的車輛，也難以保證識別處理從有利于識別的位置開始，影響系統(tǒng)識別率。因此，視頻車輛檢測與車牌自動識別相結(jié)合具有一定的技術(shù)難度。

武漢車牌識別

三、號碼識別

車牌識別需要以下基本步驟：

1.牌照定位，照片中的牌照位置定位；

2.分割牌照字符，分割牌照中的字符；

3.識別許可證字符，識別分割字符，最后組成牌照號。

在車牌識別過程中，根據(jù)算法可以實(shí)現(xiàn)不同的車牌顏色識別，通常與車牌識別相互配合和驗(yàn)證。

3.1牌照定位

在自然環(huán)境中，汽車圖像背景復(fù)雜，光線不均勻。如何在自然背景下準(zhǔn)確確定許可區(qū)域是整個識別過程的關(guān)鍵。

首先，廣泛搜索收集到的視頻圖像，找到幾個符合汽車牌照特征的區(qū)域作為候選區(qū)域，然后進(jìn)一步分析和判斷這些候選區(qū)域，選定一個該區(qū)域被用作許可區(qū)域，并從圖像中分離出來。

3.2牌照字符分割

許可區(qū)域定位完成后，將許可區(qū)域劃分為單個字符，然后識別。字符分割通常采用垂直投影法。

因?yàn)榇怪蓖队氨仨氃谧址g或字符之間的間隙中獲得局部位置該位置應(yīng)滿足字符書寫格式、字符、尺寸限制等條件。

采用垂直投影法對復(fù)雜環(huán)境下汽車圖像中的字符分割有很好的效果。

3.1牌照字符識別方法

主要基于模板匹配算法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。

基于模板匹配算法，首先將分割字符二值化，將其尺寸縮小到字符數(shù)據(jù)庫中的模板尺寸，然后匹配所有模板并選擇結(jié)果是匹配。

基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法有兩種：一種是提取字符特征，然后用特征訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分配器；

另一種方法是直接將圖像輸入網(wǎng)絡(luò)，從網(wǎng)絡(luò)自動提取特征，直到識別結(jié)果。

在實(shí)際應(yīng)用中，車牌識別系統(tǒng)的識別率也與車牌質(zhì)量和拍攝質(zhì)量密切相關(guān)。

牌照質(zhì)量受銹蝕、污漬、油漆剝落、字體褪色、牌照遮擋、牌照傾斜、亮反射、多牌照、**等因素影響；

實(shí)際拍攝過程也會受到環(huán)境亮度、拍攝方法、速度等因素的影響。

這些影響因素不同程度地降低了車牌識別率，這也是車牌識別系統(tǒng)的困難和挑戰(zhàn)。

為了提高識別率，除了不斷改進(jìn)識別算法外，還應(yīng)找到克服各種光照條件的方法，使收集到的圖像有利于識別。