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车牌自动识别是一项行使车辆的动态视频或静态图像举行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别手艺。

    其硬件基础一样平常包罗触发装备（监测车辆是否进入视野）、摄像装备、照明装备、图像采集装备、识别车牌号码的处置机（如计算机）等，其软件焦点包罗车牌定位算法、车牌字符支解算法和光学字符识别算法等。

    某些车牌识别系统还具有通过视频图像判断是否有车的功效称之为视频车辆检测。

    一个完整的车牌识别系统应包罗车辆检测、图像采集、车牌识别等几部门。

    当车辆检测部门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。车牌识别单元对图像举行处置，定位出牌照位置，再将牌照中的字符支解出来举行识别，然后组成牌照号码输出。

    车辆检测

    车辆检测可以接纳埋地线圈检测、红外检测、雷达检测手艺、视频检测等多种方式。

    接纳视频检测可以制止损坏路面、不必附加外部检测装备、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。

    系统举行视频车辆检测，需要具备很高的处置速率并接纳优异的算法，在基本不丢帧的情况下实现图像采集、处置。

    若处置速率慢，则导致丢帧，使系统无法检测到行驶速率较快的车辆，同时也难以保证在有利于识别的位置最先识别处置，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手艺难度。
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    号码识别

    为了举行车牌识别，需要以下几个基本的步骤：

    1、牌照定位，定位图片中的牌照位置；

    2、牌照字符支解，把牌照中的字符支解出来；

    3、牌照字符识别，把支解好的字符举行识别，*终组成牌照号码。

    车牌识别历程中，牌照颜色的识别依据算法差别，可能在上述差别步骤实现，通常与车牌识别相互配合、相互验证。

    一、牌照定位

    自然情况下，汽车图像靠山庞大、光照不均匀，如何在自然靠山中准确地确定牌照区域是整个识别历程的要害。

    首先对采集到的视频图像举行大范围相关搜索，找到相符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剖析、评判，*选定一个*的区域作为牌照区域，并将其从图像中分离出来。

    二、牌照字符支解

    完成牌照区域的定位后，再将牌照区域支解成单个字符，然后举行识别。字符支解一样平常接纳垂直投影法。

    由于字符在垂直方向上的投影一定在字符间或字符内的间隙处取得局部*小值的四周，而且这个位置应知足牌照的字符誊写花样、字符、尺寸限制和一些其他条件。

    行使垂直投影法对庞大情况下的汽车图像中的字符支解有较好的效果。

    三、牌照字符识别方法

    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支解后的字符二值化并将其尺寸巨细缩放为字符数据库中模板的巨细，然后与所有的模板举行匹配，选择*匹配作为效果。

    基于人工神经网络的算法有两种：一种是先对字符举行特征提取，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图像输入网络，由网络自动实现特征提取直至识别出效果。

    现实应用中，车牌识别系统的识别率还与牌照质量和拍摄质量密切相关。

    牌照质量会受到种种因素的影响，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；

    现实拍摄历程也会受到情况亮度、拍摄方式、车辆速率等等因素的影响。

    这些影响因素差别程度上降低了车牌识别的识别率，也正是车牌识别系统的难题和挑战所在。

    为了提高识别率，除了不断地完善识别算法还应该想办法战胜种种光照条件，使采集到的图像利于识别。

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