車牌識別原理(車牌識別算法)。

車牌識別技術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。其硬件基礎一般包括觸發設備(監控車輛是否進入視野)、攝像設備、照明設備、圖像采集設備，以及識別車牌號碼的處理器(如計算機)，榆林車牌識別系統價格而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。有些車牌識別系統還具有通過視頻圖像判斷進入視野的車輛的功能，稱為視頻車輛檢測。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(如圖1所示)。當車輛檢測部分檢測到車輛到達時，它觸發圖像獲取單元獲取當前視頻圖像。車牌識別單元對圖像進行處理，定位車牌的位置，榆林車牌識別系統價格然后分割車牌中的字符進行識別，再形成車牌號碼輸出。

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備，校正觸發位置，節省資金，更適合移動和便攜式應用。

具有視頻車輛檢測功能的車牌識別系統首先采集一幀(場)視頻信號并數字化，得到相應的數字圖像。榆林車牌識別系統然后分析判斷是否有車輛;如果車輛通過，進行下一步車牌識別;否則，繼續采集視頻信號進行處理。

對于視頻車輛檢測，系統需要具有較高的處理速度，并采用..的算法實現圖像采集和處理而不丟失幀。如果處理速度慢，會導致丟幀，使系統無法正確檢測到行駛速度快的車輛。榆林車牌識別系統設計同時，很難保證識別過程會在有利于識別的位置開始，這會影響系統的識別率。因此，將視頻車輛檢測與自動車牌識別相結合在技術上是很困難的。

2.車牌號碼和顏色識別。

對于車牌識別，需要以下基本步驟:

?車牌位置:定位圖片中的車牌位置;

?車牌分割，即對車牌中的字符進行分割;

?車牌字符識別就是對分割出來的字符進行識別，.終形成車牌號碼。

在車牌識別過程中，車牌顏色的識別是基于不同的算法，榆林車牌識別系統設計可以通過上述不同的步驟來實現，通常與車牌識別相互配合、相互驗證。

(1)車牌位置。

在自然環境中，汽車圖像背景復雜，光照不均勻。如何在自然背景下準確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規模相關搜索，找到多個符合汽車牌照特征的區域作為候選區域。然后，對這些候選區域進行進一步的分析和評估，.后選擇.佳區域作為車牌區域，從圖像中分割出來。

(2)車牌字符分割。

定位車牌區域后，將車牌區域分割成單個字符，然后進行識別。垂直投影法一般用于字符分割。因為字符在垂直方向的投影必須在字符之間或字符內部的間隙處接近局部.小值，而且這個位置要滿足字符書寫格式、字符、大小限制等一些車牌的條件。垂直投影法對復雜環境下汽車圖像中的字符分割有很好的效果。

(3)車牌字符識別。

目前，字符識別的方法主要有模板匹配算法和人工神經網絡算法?；谀０宓钠ヅ渌惴ㄊ紫葘Ψ指詈蟮淖址M行二值化，并將其大小縮放到字符數據庫中模板的大小，然后將其與所有模板進行匹配，.后選擇.佳匹配作為結果?；谌斯ど窠浘W絡的算法有兩種:一種是先提取待識別字符的特征，然后利用獲得的特征訓練神經網絡分配器;另一種方法是將待處理圖像直接輸入網絡，網絡會自動實現特征提取，直到結果被識別。

在實踐中，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。榆林車牌識別系統設計實際拍攝過程也會受到環境亮度、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別的識別率，這也是車牌識別系統的難點和挑戰。為了提高識別率，除了不斷改進識別算法，還要想辦法克服各種光照條件，讓采集到的圖像.有利于識別。