對(duì)于視頻車輛檢測，系統(tǒng)需要有很高的處理速度，采用優(yōu)秀的算法，實(shí)現(xiàn)圖像采集和處理不丟幀。如果處理速度慢，就會(huì)丟幀，使系統(tǒng)無法正確檢測快速移動(dòng)的車輛。同時(shí)，很難保證識(shí)別處理能夠在有利于識(shí)別的位置開始，從而影響系統(tǒng)的識(shí)別率。因此，將視頻車輛檢測與車牌自動(dòng)識(shí)別結(jié)合起來，在技術(shù)上有一定的難度。以下是邊肖收集的車牌自動(dòng)識(shí)別原理。歡迎閱讀。

自動(dòng)車牌識(shí)別技術(shù)是利用車輛的動(dòng)態(tài)視頻或靜態(tài)圖像自動(dòng)識(shí)別車牌號(hào)碼和顏色的模式識(shí)別技術(shù)。通過圖像采集和處理，完成自動(dòng)車牌識(shí)別功能，可以從一幅圖像中自動(dòng)提取車牌圖像，自動(dòng)分割字符，然后識(shí)別字符。其硬件基礎(chǔ)一般包括觸發(fā)設(shè)備(監(jiān)控車輛是否進(jìn)入視野)、攝像設(shè)備、照明設(shè)備、圖像采集設(shè)備、識(shí)別車牌號(hào)的處理器(如電腦)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(xué)字符識(shí)別算法等。有些車牌識(shí)別系統(tǒng)還具有通過視頻圖像判斷車輛駛?cè)胍曇暗墓δ埽Q為視頻車輛檢測。一個(gè)完整的車牌識(shí)別系統(tǒng)應(yīng)該包括車輛檢測、圖像采集和車牌識(shí)別。當(dāng)車輛檢測部分檢測到車輛的到達(dá)時(shí)，它觸發(fā)圖像獲取單元獲取當(dāng)前視頻圖像。車牌識(shí)別單元對(duì)圖像進(jìn)行處理，定位車牌的位置，然后對(duì)車牌中的字符進(jìn)行分割識(shí)別，再形成車牌號(hào)碼輸出。

車牌識(shí)別停車場管理系統(tǒng)自動(dòng)識(shí)別入口處攝像頭拍攝的車輛車牌號(hào)圖像，并轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號(hào)。一卡一車的好處是車牌識(shí)別可以和車對(duì)應(yīng)，可以提高管理水平。車卡對(duì)應(yīng)的好處是，長租卡必須和車配合使用，杜絕一卡多車的使用漏洞，提高物業(yè)管理效率。同時(shí)可以自動(dòng)對(duì)比進(jìn)出車輛，防止被盜。升級(jí)后的攝像系統(tǒng)可以采集更清晰的圖片，保存為檔案，為一些糾紛提供有力的證據(jù)。方便管理人員出來對(duì)比車輛，大大增強(qiáng)了系統(tǒng)的安全性。

1.車輛檢查

車輛檢測可以采用埋地線圈檢測、紅外檢測、雷達(dá)檢測、視頻檢測等多種方法。使用視頻檢測可以避免損壞路面，不需要額外的外部檢測設(shè)備，不需要校正觸發(fā)位置，節(jié)省資金，更適合移動(dòng)和便攜應(yīng)用。

一種具有視頻車輛檢測功能的車牌識(shí)別系統(tǒng)，首先采集視頻信號(hào)中一幀(場)的圖像并進(jìn)行數(shù)字化處理，得到相應(yīng)的數(shù)字圖像；然后對(duì)其進(jìn)行分析，確定其中是否有車輛；如果有車輛經(jīng)過，進(jìn)行下一步車牌識(shí)別；否則，繼續(xù)采集視頻信號(hào)進(jìn)行處理。

對(duì)于視頻車輛檢測，系統(tǒng)需要有很高的處理速度，采用優(yōu)秀的算法，實(shí)現(xiàn)圖像采集和處理不丟幀。如果處理速度慢，就會(huì)丟幀，使系統(tǒng)無法正確檢測快速移動(dòng)的車輛。同時(shí)，很難保證識(shí)別處理能夠在有利于識(shí)別的位置開始，從而影響系統(tǒng)的識(shí)別率。因此，將視頻車輛檢測與車牌自動(dòng)識(shí)別結(jié)合起來，在技術(shù)上有一定的難度。

2.車牌號(hào)碼和顏色識(shí)別

為了識(shí)別牌照，需要執(zhí)行以下基本步驟:

&公牛；車牌定位，定位圖片中的車牌位置；

&公牛；車牌字符分割，將車牌中的字符分離出來；

&公牛；車牌字符識(shí)別，對(duì)分割出來的字符進(jìn)行識(shí)別，最終形成車牌號(hào)碼。

在車牌識(shí)別過程中，車牌顏色的識(shí)別是基于不同的算法，可能在上述不同的步驟中實(shí)現(xiàn)，通常與車牌識(shí)別配合驗(yàn)證。

(1)車牌定位

在自然環(huán)境中，汽車圖像背景復(fù)雜，光照不均勻。如何準(zhǔn)確地確定自然背景中的車牌區(qū)域是整個(gè)識(shí)別過程的關(guān)鍵。首先對(duì)采集的視頻圖像進(jìn)行大范圍搜索，找到一些符合車牌特征的區(qū)域作為候選區(qū)域。然后，對(duì)這些候選區(qū)域進(jìn)行進(jìn)一步的分析和判斷。最后選擇最佳區(qū)域作為車牌區(qū)域，從圖像中分割出來。

(2)車牌字符分割

車牌區(qū)域定位完成后，將車牌區(qū)域分割成單個(gè)字符，然后進(jìn)行識(shí)別。字符分割一般采用垂直投影法。由于字符的垂直投影，不可避免地要在字符之間或字符內(nèi)部的間隙處接近局部最小值，這個(gè)位置要滿足車牌的字符書寫格式、字符、大小限制等一些條件。垂直投影法對(duì)復(fù)雜環(huán)境下的汽車圖像中的字符分割有很好的效果。

(3)車牌字符識(shí)別

目前，字符識(shí)別方法主要有模板匹配算法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法?；谀０迤ヅ渌惴?，首先對(duì)分割后的字符進(jìn)行二值化，并將其大小縮放到字符數(shù)據(jù)庫中模板的大小。然后，將它們與所有模板進(jìn)行匹配，最后選擇最佳匹配作為結(jié)果。基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法有兩種:一種是提取待識(shí)別字符的特征，然后用獲得的特征訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分配器；另一種方法是將待處理的圖像直接輸入網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)會(huì)自動(dòng)提取特征，直到識(shí)別出結(jié)果。

在實(shí)踐中，車牌識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別率與車牌質(zhì)量和拍攝質(zhì)量密切相關(guān)。車牌質(zhì)量會(huì)受到各種因素的影響，如生銹、污損、掉漆、字體褪色、遮擋車牌、傾斜車牌、光亮反光、多車牌、假車牌等。實(shí)際拍攝過程也會(huì)受到環(huán)境亮度、拍攝亮度、車速等因素的影響。這些因素都不同程度地降低了車牌識(shí)別的識(shí)別率，這是車牌識(shí)別系統(tǒng)的難點(diǎn)和挑戰(zhàn)。為了提高識(shí)別率，除了不斷改進(jìn)識(shí)別算法，還應(yīng)該盡量克服各種光照條件，使采集到的圖像最有利于識(shí)別。