车牌字符分割算法研究
基于底色分辨和分段属性的车牌字符分割
文章编号：1002—8692(2008)S1-0137—03H de o apldieation照e嘲!a基于底色分辨和分段属性的车牌字符分割木论文陈箫枫，潘保昌，郑胜林，赵全友(广东工业大学信息工程学院，广东广州510006)【摘要】根据车牌有多种颜色不利分割字符的问题，提出一种分辨底色并用分段属性来进行字符分割的算法。
算法中，采用直方图平滑曲线的特征来分辨白底黑字和黑底白字的车牌区域图像，统一为白底黑字，根据二值图像纵向投影平滑曲线。
求其分段属性，分析中心线距离、间隙、宽度等，来分割出车牌的字符。
将该算法应用到车牌识别系统中．实验效果比较好。
【关键词J车牌字符分割；底色分辨；分段属性；直方图；投影曲线【中图分类号】TP391．41【文献标识码】AL i cens e Pl at e C har a ct e r Segm ent at i on B a se d o nB ac kgr oundC ol orD i s t i ngui s h i ng and Segm ent A t t r i but esC H EN X i ao—f eng，PAN B ao-c ha ng，ZH EN G Shen g—l i n，ZH A O Q uan-you(D ept．of I nfor m at i on E ngi neer i ng，G uangd ong U n i ver s i ty of T ec hnol og y，G ua ngzhou510006，C hi n a)【A b st r act l A c cor di ng t o t he pr obl em of char act e r se gm ent at i on di s advant a ge abo ut m uhi col or of hc ens e pl at e，明al gor i t hm of cha r act er segm ent at i on w i t h ba c kgr ound col ordi s t i ngui s hi ng a nd s egm e nt a tt r ibut es ar e put f or w a r d．I n t he al gor i t h m，hi st o gr a m sm oot h cu r v e f eat u r es ar e use d t o di s t i ngui s h l i cens e pl at e r egi o nal i m age s bet w e en w hi t e ba ckgr ound a nd bl ack bac kgr ound，t hen t he i m age i s uni f i ed t o w hi t e ba c kgr ound a nd bl ack char ac t e r s．The s egm e nt a tt r ibut es ar e cal cul at ed w i t h t he i m a ge l ongi tudi nal pr oj ect i on sm oot h cu r ve，an d t he m i d l i ne di st an ce，spa ce。
车牌识别实验报告
车牌识别实验报告车牌识别实验报告一、引言车牌识别技术是近年来快速发展的一项重要技术，它在交通管理、安全监控等领域具有广泛的应用前景。
本文将介绍一次车牌识别实验的过程和结果，以及对该技术的评估和展望。
二、实验目的本次实验的目的是通过使用计算机视觉技术，实现对车辆车牌的自动识别。
通过该实验，我们希望验证车牌识别技术的准确性和可行性，并评估其在实际应用中的效果。
三、实验方法1. 数据收集我们采集了一组包含不同类型和风格的车牌图像数据，包括普通车辆、摩托车和电动车等。
这些数据来源于不同的场景，包括白天、夜晚和恶劣天气等条件下的拍摄。
2. 图像预处理为了提高车牌识别的准确性，我们对采集到的图像进行了预处理。
首先，我们使用图像处理算法对图像进行了去噪处理，去除了图像中的干扰信息。
然后，我们对图像进行了灰度化处理，将彩色图像转化为灰度图像，以便后续的处理。
3. 特征提取在进行车牌识别之前，我们需要从图像中提取出车牌的特征。
我们使用了一种基于边缘检测的方法，通过检测图像中的边缘来提取车牌的轮廓。
然后，我们根据车牌的形状和大小，进一步筛选出可能的车牌区域。
4. 字符分割在车牌识别中，字符分割是非常关键的一步。
我们使用了一种基于连通区域的方法，将车牌图像中的字符分割出来。
通过分析字符之间的间隔和相对位置，我们可以更准确地识别出每个字符。
5. 字符识别最后一步是对分割出的字符进行识别。
我们使用了一种基于深度学习的方法，训练了一个字符识别模型。
通过将字符图像输入到模型中，我们可以得到对应的字符标签，从而实现对车牌的识别。
四、实验结果经过实验，我们得到了一组车牌识别的结果。
在测试数据集上，我们的识别准确率达到了90%以上。
尤其是在白天和晴朗天气下，识别效果更加出色。
然而，在夜晚和雨天等恶劣条件下，识别准确率有所下降。
五、实验评估尽管我们的车牌识别系统取得了较好的结果，但仍存在一些问题和改进空间。
首先，恶劣天气条件下的识别准确率较低，需要进一步优化算法来提高鲁棒性。
车牌的定位与字符分割 报告
车牌的定位与分割实验报告一实验目的针对交通智能系统所拍摄的汽车图片，利用设定的算法流程，完成对汽车车牌部分的定位，分割车牌部分，并完成字符的分割，以便于系统的后续分析及处理。
二实验原理详见《车牌的定位与字符分割》论文。
三概述1一般流程车牌自动识别技术大体可分为四个步骤：图像预处理、车牌定位与分割、车牌字符的分割和车牌字符识别。
而这四个步骤又可归结为两大部分：车牌分割和车牌字符识别。
图1-1为车牌自动识别技术的一般流程图。
2本实验的流程（1）图像预处理：图像去噪（2）车牌的定位：垂直边缘检测（多次）形态学处理的粗定位合并邻近区域结合车牌先验知识的精确定位（3）车牌预处理：车牌直方图均衡化倾斜校正判定（蓝底白字或者黄底黑字）归一化、二值化（4）字符的分割：垂直投影取分割阈值确定各个字符的左右界限（结合字符宽度、间隔等先验知识）分割字符四实验过程4.1图像预处理4.1.1图像去噪一般的去噪方法有：空间域上的均值滤波和中值滤波；频率域上的巴特沃斯滤波器。
图4-1是各滤波器处理椒盐噪声的效果。
a．被椒盐噪声污染的图片 b.均值滤波的效果图 c.中值滤波的效果图 d.BLPF的效果图图4-1 各滤波器处理椒盐噪声的仿真可见，中值滤波对椒盐噪声的处理效果极好，而一般所拍摄的图片上最多的便是孤立的污点，所以此处以中值滤波为主进行去噪。
图4-2是采用中值滤波处理实际汽车图片的效果。
a.原始图像b.灰度图像c.中值滤波后的图像图4-2 中值滤波处理实际汽车图片的效果很显然，经过中值滤波后去除了原图上的部分污点。
4.1.2图像复原由于通常情况下都不知道点扩展函数，所以我们采用基于盲解卷积的图像复原策略。
图4-3~4-7图是函数进行盲解卷积的实验结果，其中图4-3是图像cameraman 的模糊图像。
图4-3 模糊图像在盲解卷积处理中，选择适当大小的矩阵对恢复图像的效果很重要。
PSF的大小比PSF的值更重要，所以首先指定一个有代表性的全1矩阵作为初始PSF。
车牌字符分割新方法
有时， 小黑点区域会比较小， 在字符区域粗分割时就已经被 除去了。 然后， 重新对该字符块链表从头到尾进行搜索， 当满足以下 两种条件之一： 条件一：
2.CD123H2.@H2.CD1(I -.123H-./H-.1(I
（CC ） （CD ） （CE ） （CJ ）
小 于 -.123， 就需要进行字符区域扩展， 以该车牌中普通字符区 域的宽度平均值为其宽度， 以其左坐标为基准， 调整其右坐标。 如果第七字符区域不存在时，需要通过第六字符区域的右 坐标，加上车牌中普通字符间间距平均值得到第七字符区域的 左坐标， 再按上面的方法得到其字符区域宽度和另一水平坐标。 如果第一和二字符区域需要进行字符区域扩展，可采用相似的 方法进行字符区域扩展，只是以该字符候选块的右坐标作为基 准。 其它字符区域若缺损， 可以根据该以上方法依次实现字符区 域扩展。 图 E （5）为经过字符区域分裂和合并后的车牌字符分割图 像， 可以看出该车牌缺损第六和七字符， 需要进行字符区域扩展， 扩展后的字符区域局部二值化车牌字符分割图像如 图 E （/） 所 示， 已经将缺损的第六和七字符扩展为单个完整的字符区域了。
图C
字符区域粗分割
CFC 第三字符定位 第二和三字符间间距较大， 且第三字符为 由图 C 可以看出，
普通字符， 但两个字符间有一个小黑点区域， 需要先除去这个小 黑点区域。对字符候选块链表进行搜索， 当满足以下条件：
-G123H-./H-G1(I 2.123H2.@H2.1(I 2.123H2.:H2.1(I -.123H-.@H-.1(I -.123H-.:H-.1(I
Q*SKTUQ*UQ*S)N Q*$SKTUQ*$UQ*$S)N Q-SKTUQ-UQ-S)N K*SKTUK*UK*S)N K*!’SKTUK*!’UK*!’S)N V$W V!W V’W V&W V#W
一种改进的汽车牌照字符分割算法及MATLAB实现
引言上世纪以来，随着科学技术的日新月异，人们的生活发生了巨大的变化，尤其是自动化交通工具的普及使人们享受到了前所未有的便捷，但是交通发展的同时也带来很多问题，因而人们一直在探索利用现有的技术使交通更加顺畅、安全。
智能交通系统（Intel-ligent Transportation System,ITS)是人们提出的一种有效地解决交通问题的方案，而车牌识别(License Plate Recognition,LPR)是ITS 中的关键技术之一，同时作为一项单独的技术，车牌识别在公共安全、交通管理等部门有着极其重要地应用前景。
本文所探讨的针对我国汽车牌照的字符分割算法正是车牌识别系统的基础与关键之所在,因为只有正确地分割字符才能保证后期正确地识别车牌号码完成指定的功能。
应用的广泛性也决定了该算法具有一定的难度，对于我国来讲，汽车牌照图字符分割算法存在许多难点，如：1）在大部分实际应用中都要求算法速度快，从而能够实时地对车辆进行识别以及时地反馈车牌信息，对信息做进一步处理，所以算法执行效率必须很好以满足实时化的要求。
2）有些车辆车牌存在严重的干扰（如褪色，污损），车牌周围有各种装饰物等。
3）车牌本身信息较为复杂，既有汉字也有英文字母与数字。
基于上述考虑，本论文中的算法流程简单，思路清晰、明了，以垂直投影法[1]基础，利用先验知识大大增加了对汽车牌照图像的处理准确性，本算法先将图像二值化图，所处理的数据量小，未对图像进行大量复杂的运算，有利于算法简单、高效实现。
1字符分割算法1）首先对提取好的汽车牌照灰度图像进行二值化，图像在二值化后所要处理的数据量大大减少，本算法采用全局阙值法[2]，在MATLAT 中采用im2bw 函数实现[3]，阙值参数为0.7，待处理图像及其二值化效果如图1、2所示。
2）在车牌二值化之后之后对各个字符进行分割以便进一步对其进行识别。
算法分析：在车牌二值化图像中，一般字符部分是白色，其它部分是黑色，这里使用垂直投影法逐个统计每列中所包含的白色像素的数量，结果如图3所示,在各个字符的间隙处的列白色像素很少，甚至为0。
人工智能技术在车牌识别中的应用研究进展
人工智能技术在车牌识别中的应用研究进展引言：车牌识别是人工智能技术在交通监控和管理上的重要应用之一。
随着信息技术的快速发展，车辆管理和交通安全成为城市发展的重要组成部分。
在这个背景下，人工智能技术的进步为车牌识别提供了更高效、准确和智能化的解决方案。
本文将介绍人工智能技术在车牌识别中的应用研究进展，包括车牌定位、车牌字符分割和车牌识别算法等方面。
一、车牌定位技术的研究进展车牌定位是车牌识别的第一步，其目标是通过图像处理技术找到图像中的车牌位置。
近年来，基于深度学习的车牌定位方法取得了显著的进展。
深度学习能够自动学习和提取图像中的特征，从而提高了车牌定位的准确性和鲁棒性。
例如，YOLO算法可以快速而准确地定位多个车牌，其目标检测精度优于传统的基于边缘和颜色信息的方法。
二、车牌字符分割技术的研究进展车牌字符分割是车牌识别的关键步骤，其目标是将车牌上的字符从车牌图像中分离出来。
传统的字符分割方法主要利用模板匹配、局部阈值和形态学操作等技术。
然而，这些方法对光照变化、车牌样式和分割效果的不确定性具有较强的敏感性。
近年来，基于深度学习的车牌字符分割方法得到了广泛应用。
例如，采用卷积神经网络结构的方法可以自动学习并提取车牌字符的特征，从而提高了字符分割的准确性和鲁棒性。
三、车牌识别算法的研究进展车牌识别算法是整个车牌识别系统的核心部分，其目标是对车牌字符进行识别并输出正确的车牌号码。
传统的车牌识别算法主要基于机器学习和模式识别方法，例如支持向量机、隐马尔可夫模型和k最近邻算法等。
然而，这些传统方法对光照变化、遮挡和干扰等因素具有较强的敏感性。
近年来，基于深度学习的车牌识别算法取得了显著的进展。
深度学习模型可以自动学习和提取车牌字符的特征，从而大大提高了识别准确度。
例如，采用卷积神经网络结构的方法可以实现端到端的车牌识别，并且能够处理大量车辆和复杂场景下的车牌识别任务。
四、人工智能技术在车牌识别中的应用挑战与展望尽管人工智能技术在车牌识别中取得了显著的进展，但仍然存在一些挑战和问题。
车牌字符分割算法研究
1 绪论1.1 背景介绍为了实现车牌字符识别，通常要经过车牌位置检测、车牌字符分割和字符识别三个关键步骤。
车牌位置检测是根据车牌字符目标区域的特点，寻找出最符合车牌特征的区域。
车牌字符分割就是在车牌图像中找出所有字符的上下左右边界，进而分割出每个车牌字符。
在实际应用中，车牌字符分割的效果对车牌字符识别正确率会产生很大的影响，由于车牌图像亮度不均、尺度变化、透视失真、字符不完整等因素，使图像质量存在较大差异，进而影响图像分割的效果，因此车牌字符分割这一技术仍然具有很大的研究意义。
在实际的监控场景中，车牌图像的透视失真通常是由于拍摄视角的变化或车辆位置的移动，相机光轴偏离车牌平面的法线方向造成的。
由于车牌图像在整幅图像中占有较小的比例，所以车牌图像几何校正主要工作是校正车牌图像的旋转和剪切失真。
旋转投影法和直线拟合法是两种主要的偏斜校正方法。
旋转投影法是为了获取垂直倾斜角，即将车牌图像穷举逐个角度进行剪切变换，然后统计垂直投影数值为0的点数，得到最大值对应的角度。
这种方法受背景区域的干扰比较大。
另一种方法是直线拟合车牌字符的左边界点从而获得垂直倾斜角，该方法为直线拟合法。
该方法并没有逐个角度对车牌图像进行剪切变换，从左边界点拟合出的直线通常不能真正用来代表车牌的垂直倾斜方向，检测出的角度存在较大误差，且字符左侧噪声对角度检测干扰太大，鲁棒性较差。
因此找到一种更准确和迅速的车牌垂直倾斜矫正方法是十分重要的。
通过得到最小的字符投影点坐标方差，得到另一种车牌垂直矫正方法。
首先将车牌字符图像进行水平校正，根据字符的区域的上下边界，将车牌字符进行粗分割。
然后将剪切变换后的字符点进行垂直偷用。
当得到投影点最想左边方差时，便能导出两类剪切角闭合表达是，最后便是确定垂直投影的倾斜角并对此进行校正。
投影法是目前最常用的车牌分割算法之一，其算法简单并且计算复杂度低。
该方法的核心思想是将车牌图像进行水平投影和垂直投影，利用峰谷特征来定位车牌字符的上下左右边界。
汽车牌照定位与字符分割的研究及实现
1.2.1 车牌定位技术研究现状及发展趋势
车牌定位技术是 LPR 系统研究的重点和难点。采集车辆图像过程中一般都有
1
汽车牌照定位与字符分割的研究及实现
各种背景干扰，能够正确分割字符的前提是从图像中准确地分割出牌照区域，这 也是 LPR 系统能否在实际中应用的基础。 目前的车牌定位算法中，主要是分析车牌所共有的部分特征，根据这些特征 来确定车牌区域的位置。车牌几何形状特征及相应的分析方法主要有[2-8]： (1)灰度变化特征：水平/垂直扫描时，牌照区域的像素灰度值按照一定的规 律进行波动；(2)颜色特征：原始车牌区域内部颜色和外部颜色差异的特征；(3) 投影特征：对车辆图像的水平/垂直扫描后其投影直方图中，牌照所对应的区域具 有一定规律的峰谷分布；(4)边缘特征：牌照区域有许多的边缘信息，使用相应的 算子将边缘信息提取出后，再通过边缘投影直方图来确定边缘的信息；(5)几何特 征：主要有车牌的长度、宽度以及长宽比例在一定的范围之内,或者可以通过牌照 的面积在一定的范围之内。利用以上这些特征均可以确定车牌的位置。 目前，车辆牌照的定位方法有基于彩色图像牌照区域字符和背景的颜色差异 特征进行定位，也有基于灰度图像牌照区域字符几何纹理特征进行定位，还有其 它结合了牌照区的颜色差异和字符纹理两种特征的方法定位，另外还有的是基于 数学形态学、神经网络、遗传算法、灰度聚类等牌照定位方法[9]。
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月 月
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中南民族大学硕士学位论文
第1章
1.1 问题的提出
绪论
车牌识别技术(License Plate Recognition， LPR )是智能交通管理系统的 重要组成部分，主要用于识别车牌号码。 LPR 技术在实际生活中主要应用于高速 公路实现无人收费功能、道路行车的流量监控、交通违规车辆的监控等。特别是 在各种场合实现无人收费功能的系统中，为了提高车辆的运行效率， LPR 技术将 代替人工的管理方式实现无人自动管理的功能， 因此,对 LPR 技术的研究和系统的 开发具有重要的现实意义和和实用价值。 车牌定位、字符分割、字符识别是 LPR 系统的三大关键技术。同时也是车牌 本身的几何形状特征与图像处理技术[1]的很好结合，车牌定位与字符分割在 LPR 系统中用到的数学知识主要有数学形态学、神经网络、小波分析等。对车牌定位 与字符分割的研究主要包括：图像预处理、车牌定位、车牌倾斜校正、车牌字符 分割及字符分割结果输出等。如图 1.1 所示为系统的流程框图：
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1 绪论
1.1 背景介绍
为了实现车牌字符识别，通常要经过车牌位置检测、车牌字符分割和字符识别三个关键步骤。
车牌位置检测是根据车牌字符目标区域的特点，寻找出最符合车牌特征的区域。
车牌字符分割就是在车牌图像中找出所有字符的上下左右边界，进而分割出每个车牌字符。
在实际应用中，车牌字符分割的效果对车牌字符识别正确率会产生很大的影响，由于车牌图像亮度不均、尺度变化、透视失真、字符不完整等因素，使图像质量存在较大差异，进而影响图像分割的效果，因此车牌字符分割这一技术仍然具有很大的研究意义。
在实际的监控场景中，车牌图像的透视失真通常是由于拍摄视角的变化或车辆位置的移动，相机光轴偏离车牌平面的法线方向造成的。
由于车牌图像在整幅图像中占有较小的比例，所以车牌图像几何校正主要工作是校正车牌图像的旋转和剪切失真。
旋转投影法和直线拟合法是两种主要的偏斜校正方法。
旋转投影法是为了获取垂直倾斜角，即将车牌图像穷举逐个角度进行剪切变换，然后统计垂直投影数值为0的点数，得到最大值对应的角度。
这种方法受背景区域的干扰比较大。
另一种方法是直线拟合车牌字符的左边界点从而获得垂直倾斜角，该方法为直线拟合法。
该方法并没有逐个角度对车牌图像进行剪切变换，从左边界点拟合出的直线通常不能真正用来代表车牌的垂直倾斜方向，检测出的角度存在较大误差，且字符左侧噪声对角度检测干扰太大，鲁棒性较差。
因此找到一种更准确和迅速的车牌垂直倾斜矫正方法是十分重要的。
通过得到最小的字符投影点坐标方差，得到另一种车牌垂直矫正方法。
首先将车牌字符图像进行水平校正，根据字符的区域的上下边界，将车牌字符进行粗分割。
然后将剪切变换后的字符点进行垂直偷用。
当得到投影点最想左边方差时，便能导出两类剪切角闭合表达是，最后便是确定垂直投影的倾斜角并对此进行校正。
投影法是目前最常用的车牌分割算法之一，其算法简单并且计算复杂度低。
该方法的核心思想是将车牌图像进行水平投影和垂直投影，利用峰谷特征来定位车牌字符的上下左右边界。
但是车牌的噪声、边框等因素容易影响到投影的峰谷
位置，并且对于存在较严重质量退化的图像处理困难。
为了进一步改善字符分割效果，通常将形态学分析、连通体分析和投影法三者相结合，并应用到车牌字符分割。
Anagnostopoulos等人提出用SCW方法对车牌的图像进行分割，并通过在水平方向和垂直方向的投影曲线标准差对车牌字符进行分割。
张云刚等人利用车牌的先验知识并结合Hough 变换提出了一种新的车牌字符分割算法，该方法的特点是为了消除噪声的影响提出了一种全新的图像预处理方法。
其主要步骤为首先进行分段，其次水平分割方法利用的是Hough 变换拟合，该方法能够有效的消除上下车牌边框的影响，当图像中的车牌旋转角度较大并且存在光照不均的影响时其分割效果也都很好。
然后将车牌先验知识应用于垂直投影法的字符左右边界确定中。
该方法的优点是能够消除字符间隔区域和垂直边框的影响。
但是车牌的噪声等干扰因素容易影响到投影的峰谷位置，并且对于存在较严重质量退化的图像处理困难。
因此，通常将形态学分析、连通体分析和投影法三者相结合，并应用到车牌字符分割。
Nomura等人为了处理断裂的车牌字符碎片，通过竖直投影将其检测出来并合并属于同一个字符的碎片，利用形态学粗化和细化方法将重叠和粘连的字符连通体分离。
Chang等人为使车牌字符切分更有效，利用连通体的组合规则验证所有可能的字符集合，并取得了非常好的效果。
近年来，更多新颖的车牌字符分割算法问世。
Jiao为了验证是否得到真正的车牌把预定义的车牌格式和待选字符进行匹配，使用动态规划的方法来进一步验证匹配的效果。
Fan等人以对垂直投影的水平投影分析为基础，将车牌字符分割与识别两个步骤作为一个整体的统计推断问题。
能够将车牌字符的分割与识别同时进行，车牌字符的识别模块的设计性能很大程度地影响字符分割的效果。
Franc 和Hlavac通过隐马尔可夫链将车牌图像与相应的车牌字符分割建立起随机关系，把车牌字符分割表示为最大后验估计问题。
Naito等人提出了假设检验方法，并以置信度为依据对可能的字符组合进行排队。
王兴玲利用车牌规定的字符组合方式和大小比例关系，提出了基于模板匹配的最大类间方差车牌字符分割算法。
并将设计的字符模板与车牌区域滑动匹配并进行分类，车牌的最佳匹配位置和字符的分割边界是通过最大类间方差的判决准则进行确定的。
中国大陆的车牌有统一的制定规则，所有的车牌字符所对应的高度和宽度是相等的(可将字符“1”认为与其它字符的宽度是相同的)，并且字符的间距与字符大
小比例关系是确定不变的。
为此，本文以投影分析法为基础，通过设计变长模板与车牌区域滑动匹配，从而完成车牌字符分割。
首先根据车牌边框和字符排列规则将车牌图像进行旋转和剪切校正。
为了确定车牌图像中字符的上下边界，将车牌图像沿水平方向进行投影，利用预先设计好的不同长度方波模板对其进行匹配，根据相关系数得到最佳匹配的方波。
最后，将车牌图像沿垂直方向进行投影，根据车牌字符的宽度与字符间隔长度的比例关系，设计一组长度不同的方波模板。
为了获取字符的左右边界，可以将该模板与垂直投影进行匹配。
该方法以车牌字符的水平和垂直投影特性为依据，可以自适应地解决光线照射不均匀、透视失真、尺度变化、以及背景干扰等问题，具有较好的稳定性，抗干扰能力较强。
1.2 车牌字符的格式
依据国家对机动车号牌的相关规定，可以总结出车牌的特点。
按照车牌颜色的特点，有白字蓝底白边框、黑字黄底黑边框、红字或者黑字白底黑边框三种类型车牌。
也可以从字符排列角度进行分类，包括但单行七字符的车牌和上下两行字符车牌。
为了对车牌照进行识别，研究人员总结出车牌识别的先验知识，包括车牌的尺寸、字符大小、结构特征等。
车牌样本图像如图1-1所示
图1-1 车牌样本图像
车牌照的先验知识具有如下内容：
（1）车牌是一个高度为409mm，宽度为90mm的长方形，其高宽比例为4.45:1。
（2）车牌字符的高度为90mm，宽度为45mm，宽高比为2:1。
（3）车牌的边框宽度为1.5mm，字符间隙是12mm。
车牌边框线的宽度和。