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商品詳情
車牌識別是一項利用車輛的動態視頻或靜態圖像進行車牌號碼、車牌顏色自動識別的模式識別技術。其硬件基礎一般包括觸發設備（監測車輛是否進入視野）、攝像設備、照明設備、圖像采集設備、識別車牌號碼的處理機（如計算機）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。某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之為視頻車輛檢測。一個完整的車牌識別系統應包括車輛檢測、圖像采集、車牌識別等幾部分(如圖1所示)。當車輛檢測部分檢測到車輛到達時觸發圖像采集單元，采集當前的視頻圖像。車牌識別單元對圖像進行處理，定位出車牌位置，再將車牌中的字符分割出來進行識別，然后組成車牌號碼輸出。
1、車輛檢測
車輛檢測可以采用埋地線圈檢測、紅外檢測、雷達檢測、視頻檢測等多種方式。采用視頻檢測可以避免破壞路面、不必附加外部檢測設備、不需矯正觸發位置、節省開支，而且更適合移動式、便攜式應用的要求。
具備視頻車輛檢測功能的車牌識別系統，首先對視頻信號中的一幀（場）的信號進行圖像采集，數字化，得到對應的數字圖像；然后對其進行分析，判斷其中是否有車輛；若認為有車輛通行，則進入到下一步進行車牌識別；否則繼續采集視頻信號，進行處理。
系統進行視頻車輛檢測，需要具備很高的處理速度并采用優秀的算法，在基本不丟幀的情況下實現圖像采集、處理。若處理速度慢，則導致丟幀，使系統無法正確檢測到行駛速度較快的車輛，同時也難以保證在有利于識別的位置開始識別處理，影響系統識別率。因此，將視頻車輛檢測與車牌自動識別相結合具備一定的技術難度。
2、車牌號碼、顏色識別
為了進行車牌識別，需要以下幾個基本的步驟：
車牌定位，定位圖片中的車牌位置；
車牌字符分割，把車牌中的字符分割出來；
車牌字符識別，把分割好的字符進行識別，終組成車牌號碼。
車牌識別過程中，車牌顏色的識別依據算法不同，可能在上述不同步驟實現，通常與車牌識別互相配合、互相驗證。
3、車牌定位
自然環境下，汽車圖像背景復雜、光照不均勻，如何在自然背景中準確地確定車牌區域是整個識別過程的關鍵。首先對采集到的視頻圖像進行大范圍相關搜索，找到符合汽車車牌特征的若干區域作為候選區，然后對這些侯選區域做進一步分析、評判，選定一個的區域作為車牌區域，并將其從圖象中分割出來。
4、車牌字符分割
完成車牌區域的定位后，再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。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符間或字符內的間隙處取得局部小值的附近，并且這個位置應滿足車牌的字符書寫格式、字符、尺寸限制和一些其他條件。利用垂直投影法對復雜環境下的汽車圖像中的字符分割有較好的效果。
5、車牌字符識別
字符識別方法目前主要有基于模板匹配算法和基于人工神經網絡算法。基于模板匹配算法首先將分割后的字符二值化,并將其尺寸大小縮放為字符數據庫中模板的大小，然后與所有的模板進行匹配，匹配作為結果。基于人工神經元網絡的算法有兩種：一種是先對待識別字符進行特征提取，然后用所獲得特征來訓練神經網絡分配器；另一種方法是直接把待處理圖像輸入網絡，由網絡自動實現特征提取直至識別出結果。
實際應用中，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、油漆剝落、字體褪色、車牌被遮擋、車牌傾斜、高亮反光、多車牌、假車牌等等；實際拍攝過程也會受到環境亮度、拍攝亮度、車輛速度等等因素的影響。這些影響因素不同程度上降低了車牌識別的識別率，也正是車牌識別系統的困難和挑戰所在。為了提高識別率，除了不斷的完善識別算法，還應該想辦法克服各種光照條件，使采集到的圖像利于識別。
1、車輛檢測
車輛檢測可以采用埋地線圈檢測、紅外檢測、雷達檢測、視頻檢測等多種方式。采用視頻檢測可以避免破壞路面、不必附加外部檢測設備、不需矯正觸發位置、節省開支，而且更適合移動式、便攜式應用的要求。
具備視頻車輛檢測功能的車牌識別系統，首先對視頻信號中的一幀（場）的信號進行圖像采集，數字化，得到對應的數字圖像；然后對其進行分析，判斷其中是否有車輛；若認為有車輛通行，則進入到下一步進行車牌識別；否則繼續采集視頻信號，進行處理。
系統進行視頻車輛檢測，需要具備很高的處理速度并采用優秀的算法，在基本不丟幀的情況下實現圖像采集、處理。若處理速度慢，則導致丟幀，使系統無法正確檢測到行駛速度較快的車輛，同時也難以保證在有利于識別的位置開始識別處理，影響系統識別率。因此，將視頻車輛檢測與車牌自動識別相結合具備一定的技術難度。
2、車牌號碼、顏色識別
為了進行車牌識別，需要以下幾個基本的步驟：
車牌定位，定位圖片中的車牌位置；
車牌字符分割，把車牌中的字符分割出來；
車牌字符識別，把分割好的字符進行識別，終組成車牌號碼。
車牌識別過程中，車牌顏色的識別依據算法不同，可能在上述不同步驟實現，通常與車牌識別互相配合、互相驗證。
3、車牌定位
自然環境下，汽車圖像背景復雜、光照不均勻，如何在自然背景中準確地確定車牌區域是整個識別過程的關鍵。首先對采集到的視頻圖像進行大范圍相關搜索，找到符合汽車車牌特征的若干區域作為候選區，然后對這些侯選區域做進一步分析、評判，選定一個的區域作為車牌區域，并將其從圖象中分割出來。
4、車牌字符分割
完成車牌區域的定位后，再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。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符間或字符內的間隙處取得局部小值的附近，并且這個位置應滿足車牌的字符書寫格式、字符、尺寸限制和一些其他條件。利用垂直投影法對復雜環境下的汽車圖像中的字符分割有較好的效果。
5、車牌字符識別
字符識別方法目前主要有基于模板匹配算法和基于人工神經網絡算法。基于模板匹配算法首先將分割后的字符二值化,并將其尺寸大小縮放為字符數據庫中模板的大小，然后與所有的模板進行匹配，匹配作為結果。基于人工神經元網絡的算法有兩種：一種是先對待識別字符進行特征提取，然后用所獲得特征來訓練神經網絡分配器；另一種方法是直接把待處理圖像輸入網絡，由網絡自動實現特征提取直至識別出結果。
實際應用中，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、油漆剝落、字體褪色、車牌被遮擋、車牌傾斜、高亮反光、多車牌、假車牌等等；實際拍攝過程也會受到環境亮度、拍攝亮度、車輛速度等等因素的影響。這些影響因素不同程度上降低了車牌識別的識別率，也正是車牌識別系統的困難和挑戰所在。為了提高識別率，除了不斷的完善識別算法，還應該想辦法克服各種光照條件，使采集到的圖像利于識別。
