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號碼識別

為了進行車牌識別，需要以下幾個基本的步驟：

1)牌照定位，定位圖片中的牌照位置;

2)牌照字符分割，把牌照中的字符分割出來;

3)牌照字符識別，把分割好的字符進行識別，最終組成牌照號碼。

車牌識別過程中，牌照顏色的識別依據(jù)算法不同，可能在上述不同步驟實現(xiàn)，通常與車牌識別互相配合、互相驗證。

智能車牌識別系統(tǒng)是采用車牌識別技術(shù)做為基礎(chǔ)，是計算機視頻圖像識別技術(shù)在車輛照識別中的一種應(yīng)用，即從圖像信息中將車牌號碼提取并識別出來。通過攝像機拍攝道路上行駛的車輛圖像進行車牌號碼的識別，過程涉及：車輛檢測——圖像采集——預(yù)處理——車牌定位——字符分割——字符識別——結(jié)果輸出，現(xiàn)已廣泛應(yīng)用于停車場、高速路口、收費通道等場所。

車牌識別系統(tǒng)

車牌識別云臺攝像機通過光抑制屏蔽，電子快門調(diào)節(jié)，寬動態(tài)功能等來實現(xiàn)抓拍車牌：

強光屏蔽：在低照度彩色攝像機的基礎(chǔ)上，通過軟件的功能，把圖像中最亮的部分遮擋。在交通監(jiān)控中，一般可將大燈的強光遮擋，從而將車牌較清晰的抓拍下來。但是這款攝像機最da的缺點就是軟件分辨不清，對于圖像最亮部分界定不清，有可能將車牌號碼也遮擋，同時無法處理高速運動物體的抓拍。目前國產(chǎn)攝像機在強光屏蔽方面做的比較多，效果各方反映不一。

車牌識別的原理解析

為了進行車牌識別，需要以下幾個基本的步驟：

1)牌照定位，定位圖片中的牌照位置；

2)牌照字符分割，把牌照中的字符分割出來；

3)牌照字符識別，把分割好的字符進行識別，最終組成牌照號碼。

車牌識別過程中，牌照顏色的識別依據(jù)算法不同，可能在上述不同步驟實現(xiàn)，通常與車牌識別互相配合、互相驗證。

1)牌照定位

自然環(huán)境下，汽車圖像背景復(fù)雜、光照不均勻，如何在自然背景中準確地確定牌照區(qū)域是整個識別過程的關(guān)鍵。首先對采集到的視頻圖像進行大范圍相關(guān)搜索，找到符合汽車牌照特征的若干區(qū)域作為候選區(qū)，然后對這些侯選區(qū)域做進一步分析、評判，最后選定一個最jia的區(qū)域作為牌照區(qū)域，并將其從圖像中分離出來。

2)牌照字符分割

完成牌照區(qū)域的定位后，再將牌照區(qū)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(nèi)的間隙處取得局部最xiao值的附近，并且這個位置應(yīng)滿足牌照的字符書寫格式、字符、尺寸限制和一些其他條件。利用垂直投影法對復(fù)雜環(huán)境下的汽車圖像中的字符分割有較好的效果。

3)牌照字符識別方法主要有基于模板匹配算法和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法?；谀０迤ヅ渌惴ㄊ紫葘⒎指詈蟮淖址祷⑵涑叽绱笮】s放為字符數(shù)據(jù)庫中模板的大小，然后與所有的模板進行匹配，選擇最jia匹配作為結(jié)果。基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法有兩種：一種是先對字符進行特征提取，然后用所獲得特征來訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分配器；另一種方法是直接把圖像輸入網(wǎng)絡(luò)，由網(wǎng)絡(luò)自動實現(xiàn)特征提取直至識別出結(jié)果。