車牌識別系統的識別原理

車牌識別系統的識別原理？

確定流程。 自動車牌識別是利用車輛的動態視頻或靜態圖像自動識別車牌號碼和顏色的模式識別技術。系統的硬件基礎一般包括觸發裝置(監控車輛是否進入視野)、攝像設備、照明設備、圖像采集設備、車牌號碼識別處理設備(如計算機)等。，軟件基礎包括車牌定位算法、車牌字符分割算法、光學字符識別算法等。有些車牌識別系統還具有視頻車輛檢測功能，即通過視頻圖像判斷是否有車。一個完整的車牌識別系統應該包括車輛檢測、圖像采集和車牌識別。車輛檢測部分檢測到車輛到達后，觸發圖像采集單元采集當前視頻圖像。車牌識別單元對圖像進行處理，找到車牌的位置，分割出車牌中的字符，然后生成車牌號碼輸出。 機動車檢測

車輛檢測可以采用埋線圈檢測、紅外檢測、雷達檢測、視頻檢測等方法。使用視頻檢測可以避免損壞路面，無需增加外部檢測設備和調整觸摸屏的位置，從而節省資金，更適合移動和便攜式應用。

在視頻車輛檢測中，需要有較高的處理速度，采用優秀的算法，才能實現圖像采集和處理而不丟幀。當處理速度較慢時，會造成丟幀，使系統無法檢測到高速行駛的車輛。同時，很難保證識別過程從有利于識別的位置開始，影響系統的識別率。因此，將視頻車輛檢測與自動車牌識別相結合是一個技術問題。

數字識別 對于車牌識別，需要以下基本步驟: 1.車牌定位，找到圖片中車牌的位置； 2.車牌字符分割，對車牌中的字符進行分割； 3.車牌字符識別:識別分割后的字符，形成車牌號碼。

在車牌識別過程中，根據車牌顏色識別算法的不同，可以在上述不同的步驟中實現車牌顏色識別，這些步驟通常與車牌識別相配合和驗證。 1.牌照定位。 在自然條件下，圖像背景復雜，光照不均勻。如何在自然條件下準確確定車牌區域是整個識別過程的關鍵。該方法首先對采集的視頻圖像進行廣泛搜索，找到幾個符合車牌特征的區域作為候選區域。然后進一步分析判斷這些候選區域，選擇一個較好的區域作為車牌區域，從圖像中分離出來。 2.牌照字符分割。 定位車牌區域后，將車牌區域分割成幾個字符進行識別。垂直投影是一種常用的字符分割方法。因為字符在垂直方向上的投影必須接近字符之間或字符內部的間隙部分，位置應符合字符書寫格式、字符、大小限制等許可證的一些條件。在復雜環境下的汽車圖像中，采用垂直投影法進行字符分割，取得了良好的效果。 3.車牌字符識別方法主要包括模板匹配算法和人工神經網絡算法。在模板匹配算法中，首先將分割后的字符進行二值化，并縮放到字符庫中模板的大小，然后匹配所有模板，選擇最佳匹配作為匹配結果。該算法基于神經網絡。首先提取特征，然后根據提取的特征訓練神經網絡分配器。然后將圖像直接輸入網絡，網絡自動完成特征提取，直到識別出結果。

車牌識別系統在實際應用中的識別率也與車牌質量和拍攝效果密切相關。車牌的質量會受到許多因素的影響