车牌识别技术的实现原理和实现方式

车牌识别技术的实现原理和实现方式
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。

车牌识别系统实现的方式主要分为两种：一种是静态图像图片的识别，
另一种是动态视频流的实时识别。

静态图像识别技术的识别有效率较大程度上受限于图像的抓拍质量，为单帧图像识别，目前市场产品识别速度平均为200毫秒；而动态视频流的识别技术适应性较强，识别速度快，它实现了对视频每一帧图像进行识别，增加识别比对次数，择优选取车牌号，
关键在于较少的受到单帧图像质量的影响，目前市场产品识别较好的时间为10毫秒。

车牌识别的原理是什么？车牌识别停车场管理系统将摄像机在入口拍摄的车辆车牌号码图象自动识别并转换成数字信号。

做到一卡一车，车牌识别的优势在于可以把卡和车对应起来，使管理提高一个档次，卡和车的对应的优点在于长租卡须和车配合使用，杜绝一卡多
车使用的漏洞，提高物业管理的效益；同时自动比对进出车辆，防止偷盗事件的发生。

升级后的摄像系统可以采集更清晰的图片，作为档案保存，可以为一些纠纷提供有力的证据。

方便了管理人员在车辆出场时进行比对，大大增强了系统的安全性。

汽车牌照自动识别技术是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。

通过对图像的采集和处理，完成车牌自动识别功能，能从一幅图像中自动提取车牌图像，自动分割字符，进而对字符进行识别.其硬件基础一般包括触发设备（监测车辆是否进入视野）、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机（如计算机）等，其软件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。

某些牌照识别系统还具有通过视频图像判断车辆驶入视野的功能称之为视频车辆检测。

一个完整的牌照识别系统应包括车辆检测、图像采集、牌照识别等几部分（如图1 所示）。

当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元，采集当前的视频图像。

牌照识别单元对图像进行处理，定位出牌照位置，再将牌照中的字符分割出来进行识别，然后组成牌照号码输出。

1.车辆检测车辆检测可以采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测、视频检测等多种方式。

采用视频检测可以避免破坏路面、不必附加外部检测设备、不需矫正触发位置、节省开支，而且更适合移动式、便携式应用的要求。

具备视频车辆检测功能的牌照识别系统，首先对视频信号中的一帧（场）的信号进行图像采集，数字化，得到对应的数字图像；然后对其进行分析，判断其中是否有车辆；若认为有车辆通行，则进入到下一步进行牌照识别；否则继续采集视频信号，进行处理。

系统进行视频车辆检测，需要具备很高的处理速度并采用优秀的算法，在基本不丢帧的情况下实现图像采集、处理。

若处理速度慢，则导致丢帧，使系统无法正确检测到行驶速度较快的车辆，同时也难以保证在有利于识别的位置开始识别处理，影响系统识别率。

因此，将视频车辆检测与牌照自动识别相结合具备一定的技术难度
2.牌照号码、颜色识别为了进行牌照识别，需要以下几个基本的步骤：
牌照定位，定位图片中的牌照位置；•牌照字符分割，把牌照中的字符分割出来；•牌照字符识别，把分割好的字符进行识别，最终组成牌照号码。

牌照识别过程中，牌照颜色的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常与牌照识别互相配合、互相验证。

（1）牌照定位自然环境下，汽车图像背景复杂、光照不均匀，如何在自然背景中准确地确定牌照区域是整个识别过程的关键。

首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索，找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，最后选定一个最佳的区域作为牌照区域，并将其从图象中分割出来。

（2）牌照字符分割完成牌照区域的定位后，再将牌照区域分割成单个字符，然后进行识别。

字符分割一般采用垂直投影法。

由于字符在垂直方向上的投影必然在字符间或字符内的间隙处取得局部最小值的附近，并且这个位置应满足牌照的字符书写格式、字符、尺寸限制和一些其他条件。

利用垂直投影法对复杂环境下的汽车图像中的字符分割有较好的效果。

（3）牌照字符识别字符识别方法目前主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。

基于模板匹配算法首先将分割后的字符二值化,并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小，然后与所有的模板进行匹配，最后选最佳匹配作为结果。

基于人工神经元网络的算法有两种：一种是先对待识别字符进行特征提取，然后用所获得特征来训练神经网络分配器；另一种方法是直接把待处理图像输入网络，由网络自动实现特征提取直至识别出结果。

实际应用中，牌照识别系统的识别率与牌照质量和拍摄质量密切相关。

牌照质量会受到各种因素的影响，如生锈、污损、油漆剥落、字体褪色、牌照被遮挡、牌照倾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等等；实际拍摄过程也会受到环境亮度、拍摄亮度、车辆速度等等因素的影
响。

这些影响因素不同程度上降低了牌照识别的识别率，也正是牌照识别系统的困难和挑战所在。

为了提高识别率，除了不断的完善识别算法，还应该想办法克服各种光照条件，使采集到的图像最利于识别。