車(chē)牌自動(dòng)識(shí)別是一項(xiàng)行使車(chē)輛的動(dòng)態(tài)視頻或靜態(tài)圖像舉行牌照號(hào)碼、牌照顏色自動(dòng)識(shí)別的模式識(shí)別手藝。
其硬件基礎(chǔ)一樣平常包羅觸發(fā)裝備（監(jiān)測(cè)車(chē)輛是否進(jìn)入視野）、攝像裝備、照明裝備、圖像采集裝備、識(shí)別車(chē)牌號(hào)碼的處置機(jī)（如計(jì)算機(jī)）等，其軟件焦點(diǎn)包羅車(chē)牌定位算法、車(chē)牌字符支解算法和光學(xué)字符識(shí)別算法等。
某些車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)還具有通過(guò)視頻圖像判斷是否有車(chē)的功效稱之為視頻車(chē)輛檢測(cè)。
一個(gè)完整的車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)應(yīng)包羅車(chē)輛檢測(cè)、圖像采集、車(chē)牌識(shí)別等幾部門(mén)。
當(dāng)車(chē)輛檢測(cè)部門(mén)檢測(cè)到車(chē)輛到達(dá)時(shí)觸發(fā)圖像采集單元，采集當(dāng)前的視頻圖像。車(chē)牌識(shí)別單元對(duì)圖像舉行處置，定位出牌照位置，再將牌照中的字符支解出來(lái)舉行識(shí)別，然后組成牌照號(hào)碼輸出。
車(chē)輛檢測(cè)
車(chē)輛檢測(cè)可以接納埋地線圈檢測(cè)、紅外檢測(cè)、雷達(dá)檢測(cè)手藝、視頻檢測(cè)等多種方式。
接納視頻檢測(cè)可以制止損壞路面、不必附加外部檢測(cè)裝備、不需矯正觸發(fā)位置、節(jié)省開(kāi)支，而且更適合移動(dòng)式、便攜式應(yīng)用的要求。
系統(tǒng)舉行視頻車(chē)輛檢測(cè)，需要具備很高的處置速率并接納優(yōu)異的算法，在基本不丟幀的情況下實(shí)現(xiàn)圖像采集、處置。
若處置速率慢，則導(dǎo)致丟幀，使系統(tǒng)無(wú)法檢測(cè)到行駛速率較快的車(chē)輛，同時(shí)也難以保證在有利于識(shí)別的位置最先識(shí)別處置，影響系統(tǒng)識(shí)別率。因此，將視頻車(chē)輛檢測(cè)與牌照自動(dòng)識(shí)別相結(jié)合具備一定的手藝難度。
武漢車(chē)牌識(shí)別
號(hào)碼識(shí)別
為了舉行車(chē)牌識(shí)別，需要以下幾個(gè)基本的步驟：
1、牌照定位，定位圖片中的牌照位置；
2、牌照字符支解，把牌照中的字符支解出來(lái)；
3、牌照字符識(shí)別，把支解好的字符舉行識(shí)別，*終組成牌照號(hào)碼。
車(chē)牌識(shí)別歷程中，牌照顏色的識(shí)別依據(jù)算法差別，可能在上述差別步驟實(shí)現(xiàn)，通常與車(chē)牌識(shí)別相互配合、相互驗(yàn)證。
一、牌照定位
自然情況下，汽車(chē)圖像靠山龐大、光照不均勻，如何在自然靠山中準(zhǔn)確地確定牌照區(qū)域是整個(gè)識(shí)別歷程的要害。
首先對(duì)采集到的視頻圖像舉行大范圍相關(guān)搜索，找到相符汽車(chē)牌照特征的若干區(qū)域作為候選區(qū)，然后對(duì)這些侯選區(qū)域做進(jìn)一步剖析、評(píng)判，*選定一個(gè)*的區(qū)域作為牌照區(qū)域，并將其從圖像中分離出來(lái)。
二、牌照字符支解
完成牌照區(qū)域的定位后，再將牌照區(qū)域支解成單個(gè)字符，然后舉行識(shí)別。字符支解一樣平常接納垂直投影法。
由于字符在垂直方向上的投影一定在字符間或字符內(nèi)的間隙處取得局部*小值的四周，而且這個(gè)位置應(yīng)知足牌照的字符謄寫(xiě)花樣、字符、尺寸限制和一些其他條件。
行使垂直投影法對(duì)龐大情況下的汽車(chē)圖像中的字符支解有較好的效果。
三、牌照字符識(shí)別方法
主要有基于模板匹配算法和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。
基于模板匹配算法首先將支解后的字符二值化并將其尺寸巨細(xì)縮放為字符數(shù)據(jù)庫(kù)中模板的巨細(xì)，然后與所有的模板舉行匹配，選擇*匹配作為效果。
基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法有兩種：一種是先對(duì)字符舉行特征提取，然后用所獲得特征來(lái)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(dòng)實(shí)現(xiàn)特征提取直至識(shí)別出效果。
現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中，車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別率還與牌照質(zhì)量和拍攝質(zhì)量密切相關(guān)。
牌照質(zhì)量會(huì)受到種種因素的影響，如生銹、污損、油漆剝落、字體褪色、牌照被遮擋、牌照傾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等等；
現(xiàn)實(shí)拍攝歷程也會(huì)受到情況亮度、拍攝方式、車(chē)輛速率等等因素的影響。
這些影響因素差別程度上降低了車(chē)牌識(shí)別的識(shí)別率，也正是車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)的難題和挑戰(zhàn)所在。
為了提高識(shí)別率，除了不斷地完善識(shí)別算法還應(yīng)該想辦法戰(zhàn)勝種種光照條件，使采集到的圖像利于識(shí)別。
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