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)。

其硬件基礎(chǔ)一般包括觸發(fā)設(shè)備（監(jiān)控車輛是否進入視野）、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（如計算機）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。

某些車牌識別系統(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。

完整的車牌識別系統(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行識別，然后形成車牌號碼輸出。

二、車輛檢測

車輛檢測可采用埋地線圈檢測、紅外檢測、雷達檢測技術(shù)、視頻檢測等方法。

采用視頻檢測可以避免破壞路面、不必附加外部檢測設(shè)備、不需矯正觸發(fā)位置、節(jié)省開支，而且更適合移動式、便攜式應(yīng)用的要求。

視頻車輛檢測系統(tǒng)需要高處理速度處理速度，并采用優(yōu)實現(xiàn)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在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，圖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，識別分割的字符，最后組成牌照號。

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

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。如何在自然背景中準確確定牌照區(qū)域是整個識別過程的關(guān)鍵。

首先對收集到的視頻圖像進行廣泛的相關(guān)搜索，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

牌照區(qū)域定位完成后，將牌照區(qū)域劃分為單個字符，然后識別。垂直投影法通常用于字符分割。

因為垂直方向上的投影必須在字符之間或字符之間的間隙中獲得局部位置在小值附近，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，首先將分割后的字符二值化，并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，然后用獲得的特征訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分配器；

另一種方法是直接把圖像輸入網(wǎng)絡(luò)，由網(wǎng)絡(luò)自動實現(xiàn)特征提取直至識別出結(jié)果。

在實際應(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；

實際拍攝過程也會受到環(huán)境亮度、拍攝方法、車速等因素的影響。

這些影響因素不同程度地降低了車牌識別的識別率，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。