車牌識別系統(tǒng)的識別原理

確定流程。

汽車牌照自動識別是利用汽車動態(tài)視頻或靜態(tài)圖像，對汽車牌照號碼、牌照顏色進行自動識別的一種模式識別技術。通常，該系統(tǒng)的硬件基礎包括觸發(fā)裝置(監(jiān)測車是否出現視野)、攝像設備、照明設備、圖像采集設備、車牌號碼識別處理設備(如計算機)等，軟件基礎包括車牌定位算法、車牌字符分割算法、光學字符識別算法等。一些汽車牌照識別系統(tǒng)還具有視頻車輛檢測功能，即通過視頻圖像判斷是否有車。一套完整的車牌識別系統(tǒng)應該包括車輛檢測，圖像采集，車牌識別等幾個方面。在車輛檢測部分檢測到車輛到達后，啟動圖像采集單元，獲取當前視頻圖像。牌照識別單元對圖像進行處理，找出車牌位置，分割車牌字符，然后生成車牌號碼輸出。[1]

機動車檢測

汽車檢測可采用埋地線圈檢測、紅外線檢測、雷達檢測、視頻檢測等多種方法。使用視頻檢測可以避免損壞路面，無需附加外部檢測設備，無需調整觸摸屏位置，節(jié)省開支，更適合于移動、便攜應用的需要。 針對視頻車輛檢測，要求系統(tǒng)具有很高的處理速度和采用優(yōu)良的算法，在基本不丟失幀的前提下實現圖像的采集、處理。如果處理速度慢，就會造成幀丟失，使系統(tǒng)不能檢測到高速行駛的車輛，同時也很難保證在有利于識別的位置開始識別處理，影響系統(tǒng)的識別率。所以，將視頻車輛檢測和車牌自動識別結合起來具有一定的技術難度。

數字識別

對于車牌識別來說，需要以下幾個基本步驟：

一.車牌定位，在圖片中找到車牌位置；

二.許可證字符分割，將許可證中的字符進行分割；

三.車牌字符識別，將分割后的字符進行識別，然后形成車牌號碼。

在車牌識別過程中，根據車牌顏色的識別算法的不同，可以在上述的不同步驟中實現車牌顏色的識別，通常與車牌識別相互配合和驗證。

1.種許可證定位 在自然條件下，圖像背景復雜，光照不均，如何在自然條件下準確地確定車牌區(qū)域對車輛識別至關重要。先對采集到的視頻圖像進行廣泛的相關搜索，找出幾個符合車牌特征的區(qū)域作為候選區(qū)，再對這些候選區(qū)進行進一步的分析和判斷，然后選擇出一個區(qū)域作為車牌區(qū)域，并與圖像相分離。

2.許可證字符分割。 定位好牌照區(qū)域后，再將牌照區(qū)域分割為一個字符，然后進行識別。垂直投影法是分割字符的常用方法。因為字符在垂直方向上的投影須接近字符之間或字符內部空隙的局部小值，而且該位置應符合許可證的字符書寫格式、字符、尺寸限制和一些其他條件。在復雜環(huán)境的汽車圖像中，采用垂直投影法進行字符分割，取得了良好的效果。

3.種編碼字符識別方法：模板匹配算法和人工神經網絡算法。在模板匹配算法中，首先對分割后的字符進行二值匹配，將其大小縮放到字符庫中的模板大小，然后對所有模板進行匹配，選擇匹配作為結果。該算法以神經網絡為基礎，首先對特征進行提取，然后根據得到的特征進行神經網絡分配器的訓練，然后直接將圖像輸入到網絡中，由網絡自動完成特征提取直至識別出結果。