汽車車牌自動識別的原理是什么

對于視頻車輛檢測，系統需要有很高的處理速度，采用優秀的算法，實現圖像采集和處理不丟幀。如果處理速度慢，就會丟幀，使系統無法正確檢測快速移動的車輛。同時，很難保證識別處理能夠在有利于識別的位置開始，從而影響系統的識別率。因此，將視頻車輛檢測與車牌自動識別結合起來，在技術上有一定的難度。以下是邊肖收集的車牌自動識別原理。歡迎閱讀。

自動車牌識別技術是利用車輛的動態視頻或靜態圖像自動識別車牌號碼和顏色的模式識別技術。通過圖像采集和處理，完成自動車牌識別功能，可以從一幅圖像中自動提取車牌圖像，自動分割字符，然后識別字符。其硬件基礎一般包括觸發設備(監控車輛是否進入視野)、攝像設備、照明設備、圖像采集設備、識別車牌號的處理器(如電腦)等。其軟件核心包括車牌定位算法、車牌字符分割算法和光學字符識別算法等。有些車牌識別系統還具有通過視頻圖像判斷車輛駛入視野的功能，稱為視頻車輛檢測。一個完整的車牌識別系統應該包括車輛檢測、圖像采集和車牌識別。當車輛檢測部分檢測到車輛的到達時，它觸發圖像獲取單元獲取當前視頻圖像。車牌識別單元對圖像進行處理，定位車牌的位置，然后對車牌中的字符進行分割識別，再形成車牌號碼輸出。

車牌識別停車場管理系統自動識別入口處攝像頭拍攝的車輛車牌號圖像，并轉換成數字信號。一卡一車的好處是車牌識別可以和車對應，可以提高管理水平。車卡對應的好處是，長租卡必須和車配合使用，杜絕一卡多車的使用漏洞，提高物業管理效率。同時可以自動對比進出車輛，防止被盜。升級后的攝像系統可以采集更清晰的圖片，保存為檔案，為一些糾紛提供有力的證據。方便管理人員出來對比車輛，大大增強了系統的安全性。

1.車輛檢查

車輛檢測可以采用埋地線圈檢測、紅外檢測、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，不需要額外的外部檢測設備，不需要校正觸發位置，節省資金，更適合移動和便攜應用。

一種具有視頻車輛檢測功能的車牌識別系統，首先采集視頻信號中一幀(場)的圖像并進行數字化處理，得到相應的數字圖像；然后對其進行分析，確定其中是否有車輛；如果有車輛經過，進行下一步車牌識別；否則，繼續采集視頻信號進行處理。

對于視頻車輛檢測，系統需要有很高的處理速度，采用優秀的算法，實現圖像采集和處理不丟幀。如果處理速度慢，就會丟幀，使系統無法正確檢測快速移動的車輛。同時，很難保證識別處理能夠在有利于識別的位置開始，從而影響系統的識別率。因此，將視頻車輛檢測與車牌自動識別結合起來，在技術上有一定的難度。

2.車牌號碼和顏色識別

為了識別牌照，需要執行以下基本步驟:

&公牛；車牌定位，定位圖片中的車牌位置；

&公牛；車牌字符分割，將車牌中的字符分離出來；

&公牛；車牌字符識別，對分割出來的字符進行識別，最終形成車牌號碼。

在車牌識別過程中，車牌顏色的識別是基于不同的算法，可能在上述不同的步驟中實現，通常與車牌識別配合驗證。

(1)車牌定位

在自然環境中，汽車圖像背景復雜，光照不均勻。如何準確地確定自然背景中的車牌區域是整個識別過程的關鍵。首先對采集的視頻圖像進行大范圍搜索，找到一些符合車牌特征的區域作為候選區域。然后，對這些候選區域進行進一步的分析和判斷。最后選擇最佳區域作為車牌區域，從圖像中分割出來。

(2)車牌字符分割

車牌區域定位完成后，將車牌區域分割成單個字符，然后進行識別。字符分割一般采用垂直投影法。由于字符的垂直投影，不可避免地要在字符之間或字符內部的間隙處接近局部最小值，這個位置要滿足車牌的字符書寫格式、字符、大小限制等一些條件。垂直投影法對復雜環境下的汽車圖像中的字符分割有很好的效果。

(3)車牌字符識別

目前，字符識別方法主要有模板匹配算法和人工神經網絡算法。基于模板匹配算法，首先對分割后的字符進行二值化，并將其大小縮放到字符數據庫中模板的大小。然后，將它們與所有模板進行匹配，最后選擇最佳匹配作為結果。基于人工神經網絡的算法有兩種:一種是提取待識別字符的特征，然后用獲得的特征訓練神經網絡分配器；另一種方法是將待處理的圖像直接輸入網絡，網絡會自動提取特征，直到識別出結果。

在實踐中，車牌識別系統的識別率與車牌質量和拍攝質量密切相關。車牌質量會受到各種因素的影響，如生銹、污損、掉漆、字體褪色、遮擋車牌、傾斜車牌、光亮反光、多車牌、假車牌等。實際拍攝過程也會受到環境亮度、拍攝亮度、車速等因素的影響。這些因素都不同程度地降低了車牌識別的識別率，這是車牌識別系統的難點和挑戰。為了提高識別率，除了不斷改進識別算法，還應該盡量克服各種光照條件，使采集到的圖像最有利于識別。