汽车牌照识别原理
大话智能交通：车牌识别工作原理及应用
大话智能交通：车牌识别工作原理及应用随着世界各国汽车数量的增加，城市交通状况日益受到人们重视，如何高效地进行交通管理，成为各国政府和有关部门关注的焦点。
针对此问题，开发智能交通系统是大势所趋。
车牌识别工作原理车辆号牌是车辆唯一身份证，它的特殊性与重要性决定车牌识别系统成为城市智能交通管理系统中不可或缺的重要组成部分。
车牌识别(LPR)系统是以图像处理、模式识别等技术为基础的智能识别系统，通过摄像机所拍摄道路上行驶的车辆图像进行车牌号码的识别。
车辆检测：可采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技术、视频检测等多种方式感知车辆的经过，并触发图像采集抓拍。
图像采集：通过高清摄像抓拍主机对通行车辆进行实时、不间断记录、采集。
预处理：噪声过滤、自动白平衡、自动曝光以及伽马校正、边缘增强、对比度调整等。
车牌定位：在经过图像预处理之后的灰度图像上进行行列扫描，确定车牌区域。
字符分割：在图像中定位出车牌区域后，通过灰度化、二值化等处理，精确定位字符区域，然后根据字符尺寸特征进行字符分割。
字符识别：对分割后的字符进行缩放、特征提取，与字符数据库模板中的标准字符表达形式进行匹配判别。
结果输出：将车牌识别的结果以文本格式输出。
车牌识别技术应用车牌识别技术在卡口系统中的应用车牌识别技术较为典型的应用为卡口系统，卡口系统通过架设在路段上的信息采集设备，实时采集、识别、记录通过该监控断面的所有目标(包括机动车，非机动车和行人)的特征数据，其中机动车车牌信息是最重要的数据之一。
该系统如果没有车牌识别技术，就不具有真正意义上的自动化智能。
卡口系统已被广泛应用于国道、省道、高速公路等应用场景，整个系统的运行都围绕着车牌号码这个核心，车牌号码识别是否准确和高效直接影响了卡口系统的整体性能。
车牌识别技术在电子警察系统中的应用电子警察系统也称为交通违法行为检测系统，通常设置在城市交叉口，对交叉路口的闯红灯、逆行、不按导向车道行驶等交通违法行为进行检测，同时对违法车辆进行车牌识别，违法行为的图片记录与车牌识别结果作为执法证据供交通违法行为处罚使用。
车牌识别原理
车牌识别原理
车牌识别是指通过图像处理和模式识别技术，对车辆的车牌进行自动识别和文字提取的过程。
其原理可以概括为以下几个步骤：
1. 图像预处理：从摄像头获取的图像需要进行预处理，包括去噪、灰度化、二值化等操作。
去噪主要是为了减少图像中的干扰信息，而灰度化和二值化则是将图像转换为黑白二值图，方便后续处理。
2. 车牌定位：在经过预处理后的图像中，需要找到车牌所在的位置。
常用的方法有基于边缘检测、颜色分析和形状匹配等。
边缘检测可以提取图像中的边缘信息，颜色分析可以根据车牌的颜色特性进行筛选，形状匹配可以通过匹配车牌的形状特征来定位。
3. 字符分割：在定位到车牌后，需要将车牌上的字符进行分割。
常见的方法有基于边缘投影和垂直投影的字符分割算法。
边缘投影是通过检测字符边缘的变化情况来实现分割，垂直投影则是通过统计字符列中像素的数量来实现分割。
4. 字符识别：分割后得到的单个字符需要进行识别。
字符识别主要是通过模式识别技术，例如用神经网络、SVM等算法进
行训练和匹配。
训练集中包含了各种不同字符的样本，识别时将样本与待识别字符进行比对，找到最匹配的字符。
5. 结果输出：识别出的字符需要进行校验和整理，确保识别准
确无误。
最后将识别结果输出为文字或数字，用于后续的车辆管理和系统应用。
综上所述，车牌识别主要通过图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别和结果输出等步骤实现对车牌的自动识别和文字提取。
通过不同的算法和技术优化，可以提高识别的准确率和实时性，提升车牌识别系统的性能和可靠性。
汽车牌照识别原理4页
核心提示：汽车牌照识别技术是一个以特定目标为对象的专用计算机视觉系统。
到目前为止，通用计算机视觉系统仍然是当今科学界尚未攻克的难题。
究其原因主要是当前的串行计算机结构难以完全适合做人工智能视觉工作。
也许，只有新一代的计算机诞生了，真正的通用的计算机视觉系统才能实现。
人们已经意识到，光靠加快计算机计算速度是无法彻底解决机器视觉所遇到的问题。
神经网络的出现曾给人们带来一线曙光，但经过十多年的努力，新一代计算机还是遥遥无期，而机器视觉系统仍然在黑暗中摸索。
一、汽车牌照的基本元素目前我国机动车使用的牌照主要是根据公安部一九九二年颁布的《中华人民共和国机动车号牌》标准（GA36-92）制作的。
另外，部队、武警等部门的汽车牌照也有自己的标准。
但无论是哪种汽车牌照都由四大基本元素组成：1）汉字2）英文字母（A～Z）3）数字（0～9）4）颜色（蓝、黄、白、黑）二、识别技术简介汽车牌照识别技术是一个以特定目标为对象的专用计算机视觉系统。
到目前为止，通用计算机视觉系统仍然是当今科学界尚未攻克的难题。
究其原因主要是当前的串行计算机结构难以完全适合做人工智能视觉工作。
也许，只有新一代的计算机诞生了，真正的通用的计算机视觉系统才能实现。
人们已经意识到，光靠加快计算机计算速度是无法彻底解决机器视觉所遇到的问题。
神经网络的出现曾给人们带来一线曙光，但经过十多年的努力，新一代计算机还是遥遥无期，而机器视觉系统仍然在黑暗中摸索。
经过反思，人们认为，在当前科学技术条件下，机器视觉系统的研究只能退而求其次，即首先研究针对特定对象的、专用的计算机视觉系统。
汽车牌照识别器就是这一技术的典型应用，但就是要研究开发这种专用的视觉系统，也不是轻而易举的。
用计算机完成视觉任务，其主要困难就是串行计算机不适合作视觉工作，而人类却恰好相反，人可以随时随地轻而易举地完成无数的、令计算机无法想象的视觉任务。
但是，计算机具有“忠实、吃苦、耐劳”和不怕重复、重复工作结果绝对一致等许多人类不具有的优点，所以计算机视觉研究，特别是专用计算机视觉的研究具有绝对重要的价值。
停车场系统识别车牌识别原理
停车场系统识别车牌识别原理
停车场系统的车牌识别原理主要包括以下几个步骤：
1. 图像采集：通过安装在停车场入口或出口处的摄像头，对车辆进出的图像进行实时采集。
2. 图像预处理：对采集到的图像进行处理，包括图像的旋转、裁剪、去噪等操作，以便提高后续车牌字符的识别准确率。
3. 车牌定位：通过图像处理技术，识别图像中的车牌位置，并将车牌区域进行标记或框出。
4. 字符分割：对车牌区域进行字符分割，将每个字符分隔开来，便于后续的字符识别。
5. 字符识别：将分割好的字符送入字符识别引擎中，进行字符识别。
常用的识别方法有基于模板匹配、神经网络、支持向量机等。
6. 车牌识别：将识别出的字符组合起来，得到完整的车牌号码。
需要注意的是，车牌识别的准确率受到诸多因素的影响，如光照条件、天气情况、车牌遮挡等。
为提高准确率，还可以采用一些增强技术，如多通道图像融合、自适应阈值等。
车牌识别系统的工作原理
车牌识别系统的工作原理车牌识别系统是一种基于计算机视觉技术的系统，通过对车辆车牌图像进行处理和分析，实现对车牌信息的自动识别和提取。
在实际应用中，车牌识别系统可以用于交通监控、智能停车场管理、电子收费系统等领域。
车牌识别系统的工作原理主要包括图像获取、图像预处理、特征提取与车牌定位、字符分割和字符识别等步骤。
下面将详细介绍这些步骤的原理和方法。
首先，车牌识别系统需要获取车辆的车牌图像。
图像获取方式可以有多种，如使用摄像机对车辆进行拍摄，或者使用网络爬虫从网络上获取车辆图片。
获取到的车牌图像需要经过预处理才能进行后续的处理和分析。
图像预处理是车牌识别系统的第一步，其目的是对车牌图像进行去噪、增强和提取关键信息等操作，以便更好地进行后续的特征提取和定位。
常用的图像预处理方法包括灰度化、图像平滑和边缘检测等。
灰度化操作将彩色车牌图像转化为灰度图像，使得车牌中的文字和背景之间的对比更加明显。
图像平滑操作通过模糊图像来减少噪声的影响，常用的方法包括中值滤波和高斯滤波。
边缘检测是指通过检测车牌图像中的边缘信息，以提取车牌的边界信息。
常用的边缘检测算法有Sobel算子、Canny算子和Roberts算子等。
特征提取与车牌定位是车牌识别系统的核心步骤之一，其目的是通过识别车牌图像中的特征信息，准确定位车牌区域。
车牌图像中有很多不同的特征，如颜色、形状、纹理等。
常用的特征提取方法有基于颜色特征的方法、基于形状特征的方法和基于纹理特征的方法等。
基于颜色特征的方法是指通过分析车牌图像中的颜色信息，来判断前景文字和背景之间的对比度，从而确定车牌的位置。
通常，车牌的背景颜色是单一且比较鲜艳的，而文字的颜色通常是白色或黑色。
因此，我们可以通过阈值分割和颜色模型的比较来提取车牌的颜色特征。
基于形状特征的方法是指通过分析车牌图像中的形状信息，如车牌的长宽比、倾斜程度等，来判断车牌的位置。
通常，车牌的长宽比在一定范围内，且边缘线平行于图像的边缘。
车牌识别技术的工作原理和应用
车牌识别技术的工作原理和应用车牌识别是利用车辆的动态视频或静态图像进行车牌号码、车牌颜色自动识别的模式识别技术。
技术的核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。
车牌识别技术工作原理车辆检测：可采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技术、视频检测等多种方式感知车辆的经过，并触发图像采集抓拍。
图像采集：通过高清摄像抓拍主机对通行车辆进行实时、不间断记录、采集。
预处理：噪声过滤、自动白平衡、自动曝光以及伽马校正、边缘增强、对比度调整等。
车牌定位：在经过图像预处理之后的灰度图像上进行行列扫描，确定车牌区域。
字符分割：在图像中定位出车牌区域后，通过灰度化、二值化等处理，精确定位字符区域，然后根据字符尺寸特征进行字符分割。
字符识别：对分割后的字符进行缩放、特征提取，与字符数据库模板中的标准字符表达形式进行匹配判别。
结果输出：将车牌识别的结果以文本格式输出。
车牌识别技术四大应用一、停车场及小区出入口停车场及小区出入口车牌识别技术的应用，主要用于记录车辆的牌照号码、车牌颜色、出入时间，实现车辆的自动管理，以便节省人力、提高效率；例如应用于智能小区可以自动判别驶入车辆是否属于本小区，对非内部车辆实现自动计时收费。
在一些单位这种应用还可以同车辆调度系统相结合，自动、客观地记录本单位车辆的出车情况。
停车场及小区出入口管理单靠人工去记来往车辆的车牌号码和停靠时间是非常困难的，不但会出现错误，还需投入大量人力。
一个小小的车牌识别设备安装在停车场的出入口就能“一劳永逸”地解决很多问题。
对于车牌被遮挡、掉漆断裂、模糊不清等也能够分析识别，为停车场及出入口的工作人员省去许多烦恼。
二、高速公路收费站目前，我国的高速公路建设发展突飞猛进，高速公路四通八达，每个出口均设有收费站，一方面便于收费管理，另一方面也可协助交警对高速公路上的交通进行规范管理。
高速公路收费站出入口车牌识别技术的应用，可以极大地方便交警识别违规行驶车辆的号牌信息，对一些违法车辆进行有效的管理和抓捕。
停车场识别车牌的原理
停车场识别车牌的原理停车场识别车牌是利用计算机视觉技术和图像处理算法来实现的。
下面我们将从图像采集、车牌定位、字符分割、字符识别、比对入库、匹配查询和通道管理等方面来详细介绍停车场识别车牌的原理。
1.图像采集图像采集是停车场识别车牌的第一步。
通常使用高清晰度的摄像头对停车场中的车辆进行拍摄，并获取车辆的图像信息。
在采集图像时，需要注意摄像头的角度和位置，以确保拍摄到的车牌区域清晰可见。
同时，还需要考虑光照条件、车牌所在位置以及车牌区域的背景等因素。
2.车牌定位车牌定位是在图像中确定车牌区域的位置。
首先，可以利用颜色和形状等特征进行初步筛选，排除与车牌无关的区域。
然后，通过车牌的特定形状和字符布局等特点，对筛选后的区域进行进一步的判断和定位。
在实际应用中，车牌定位的精度会受到多种因素的影响，例如光照条件、车牌污损、字符重叠等，这些问题需要算法进行优化和改进。
3.字符分割字符分割是在定位后的车牌区域中对每个字符进行分割。
由于车牌中的字符排列有一定规律，因此可以利用这个特点进行字符分割。
首先，可以通过垂直投影法等算法，将车牌区域中的字符分割成单个字符的候选区域。
然后，利用字符的宽度、高度、倾斜度等特征进行进一步的筛选和确认，排除干扰项，最终得到准确的字符分割结果。
4.字符识别字符识别是将分割后的字符转换成机器可读的字模，并与已知的车牌号码进行比对。
字符识别通常采用深度学习和神经网络等算法来实现。
在训练阶段，利用大量已知的车牌号码数据集进行训练，让模型学会将字符图像转换为数字。
在识别阶段，将分割后的字符输入到已经训练好的模型中进行预测，得到相应的字符编码，再与数据库中的车牌号码进行比对，判断是否匹配。
5.比对入库比对入库是将识别后的车牌信息与数据库中的信息进行比对，实现车辆入库管理。
通常，将识别的车牌号码与数据库中已有的车牌信息进行比对，如果匹配成功，则将车辆信息添加到停车场管理系统中，实现自动化的车辆入库管理。
车牌识别原理简介
车牌识别原理车牌识别是基于图像分割和图像识别理论，对含有车辆号牌的图像进行分析处理，从而确定牌照在图像中的位置，并进一步提取和识别出文本字符。
车牌识别过程包括图像采集、预处理、车牌定位、字符分割、字符识别、结果输出等一系列算法运算，其运行流程如下图所示：图像采集：通过高清摄像抓拍主机对卡口过车或车辆违章行为进行实时、不间断记录、采集。
预处理：图片质量是影响车辆识别率高低的关键因素，因此，需要对高清摄像抓拍主机采集到的原始图像进行噪声过滤、自动白平衡、自动曝光以及伽马校正、边缘增强、对比度调整等处理。
车牌定位：车牌定位的准确与否直接决定后面的字符分割和识别效果，是影响整个车牌识别率的重要因素。
其核心是纹理特征分析定位算法，在经过图像预处理之后的灰度图像上进行行列扫描，通过行扫描确定在列方向上含有车牌线段的候选区域，确定该区域的起始行坐标和高度，然后对该区域进行列扫描确定其列坐标和宽度，由此确定一个车牌区域。
通过这样的算法可以对图像中的所有车牌实现定位。
字符分割：在图像中定位出车牌区域后，通过灰度化、灰度拉伸、二值化、边缘化等处理，进一步精确定位字符区域，然后根据字符尺寸特征提出动态模板法进行字符分割，并将字符大小进行归一化处理。
字符识别：对分割后的字符进行缩放、特征提取，获得特定字符的表达形式，然后通过分类判别函数和分类规则，与字符数据库模板中的标准字符表达形式进行匹配判别，就可以识别出输入的字符图像。
结果输出：将车牌识别的结果以文本格式输出。
车牌识别技术的实现原理和实现方式车辆牌照的识别是基于图像分割和图像识别理论，对含有车辆号牌的图像进行分析处理，从而确定牌照在图像中的位置，并进一步提取和识别出文本字符。
识别步骤概括为：车牌定位、车牌提取、字符识别。
三个步骤地识别工作相辅相成，各自的有效率都较高，整体的识别率才会提高。
识别速度的快慢取决于字符识别，字符的识别目前的主要应用技术为比对识别样本库，即将所有的字符建立样本库，字符提取后通过比对样本库实现字符的判断，识别过程中将产生可信度、倾斜度等中间结果值；另一种是基于字符结构知识的字符识别技术，更加有效的提高识别速率和准确率，适应性较强。
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核心提示：汽车牌照识别技术是一个以特定目标为对象的专用计算机视觉系统。
到目前为止，通用计算机视觉系统仍然是当今科学界尚未攻克的难题。
究其原因主要是当前的串行计算机结构难以完全适合做人工智能视觉工作。
也许，只有新一代的计算机诞生了，真正的通用的计算机视觉系统才能实现。
人们已经意识到，光靠加快计算机计算速度是无法彻底解决机器视觉所遇到的问题。
神经网络的出现曾给人们带来一线曙光，但经过十多年的努力，新一代计算机还是遥遥无期，而机器视觉系统仍然在黑暗中摸索。
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一、汽车牌照的基本元素
目前我国机动车使用的牌照主要是根据公安部一九九二年颁布的《中华人民共和国机动车号牌》标准（GA36-92）制作的。
另外，部队、武警等部门的汽车牌照也有自己的标准。
但无论是哪种汽车牌照都由四大基本元素组成：
1）汉字
2）英文字母（A～Z）
3）数字（0～9）
4）颜色（蓝、黄、白、黑）
二、识别技术简介
汽车牌照识别技术是一个以特定目标为对象的专用计算机视觉系统。
到目前为止，通用计算机视觉系统仍然是当今科学界尚未攻克的难题。
究其原因主要是当前的串行计算机结构难以完全适合做人工智能视觉工作。
也许，只有新一代的计算机诞生了，真正的通用的计算机视觉系统才能实现。
人们已经意识到，光靠加快计算机计算速度是无法彻底解决机器视觉所遇到的问题。
神经网络的出现曾给人们带来一线曙光，但经过十多年的努力，新一代计算机还是遥遥无期，而机器视觉系统仍然在黑暗中摸索。
经过反思，人们认为，在当前科学技术条件下，机器视觉系统的研究只能退而求其次，即首先研究针对特定对象的、专用的计算机视觉系统。
汽车牌照识别器就是这一技术的典型应用，但就是要研究开发这种专用的视觉系统，也不是轻而易举的。
用计算机完成视觉任务，其主要困难就是串行计算机不适合作视觉工作，而人类却恰好相反，人可以随时随地轻而易举地完成无数的、令计算机无法想象的视觉任务。
但是，计算机具有“忠实、吃苦、耐劳”和不怕重复、重复工作结果绝对一致等许多人类不具有的优点，所以计算机视觉研究，特别是专用计算机视觉的研究具有绝对重要的价值。
汽车牌照自动识别设备主要由触发单元、抓拍单元、处理单元三部分组成。
汽车牌照识别对人来讲是一件轻而易举的事，但用计算机处理却要难得多。
其中：
◆算法难点包括：
1）汽车牌照区域定位；
2）变形校正；
3）旋转校正；
4）污损修复；
5）字符切分；
6）字符识别；
◆成像环节中的难点包括：
1）环境光影响（太阳定向反射、镜面反射）；
2）车辆高速运动中成像；
◆系统运行环节中的难点：
1）全天候连续工作；
2）系统无故障时间；
三、不同识别技术方案的特点
目前国内外汽车牌照自动识别技术主要采用软件方式及软硬结合方式两种技术方案。
所谓软件方式，就是通过识别软件对普通的车辆图像进行牌照识别，它的最大特点就是成本低，通用性好；
所谓软硬结合方式，就是首先通过专用的图像抓拍设备获取一幅适合于计算机识别汽车牌照的高质量图像，然后用软件、硬件结合的方式对所获取的专用图像进行牌照识别，它的最大特点就是识别率高，能够全天候工作。
从视觉基本原理分析，要想看清一幅图像必须具备三个条件：
1．图像本身必须清晰；
2．眼睛视力必须好；
3．必须要有适当的光线。
同样，要想提高汽车牌照识别率，也必须从以上三方面着手。
软硬结合的汽车牌照识别技术方案，就是根据视觉的基本原理确定的，是一个集成像、光源、识别三位一体的完整的方案；而软件方式在某种程度上可以理解为仅仅是软硬结合方式三个部分中的一部分。
虽然软件方式也能完成汽车牌照识别的功能，但识别率受成像质量、环境光线影响太大，这也就是软件方式的识别率为什么达到一定水平总是提不高的根本原因。
下表是两种方案的技术特性比较：
汽车牌照识别不同技术方案比较表。