車牌識別技術(shù)是現(xiàn)代智能交通系統(tǒng)重要組成部分，其應(yīng)用十分廣泛。它以計(jì)算機(jī)視覺處理、數(shù)字圖像處理、模式識別等技術(shù)為基礎(chǔ)，對攝像機(jī)所拍攝的車輛圖像或者視頻圖像進(jìn)行處理分析，得到每輛車的車牌號碼，從而完成識別過程。通過一些后續(xù)處理技術(shù)其可以實(shí)現(xiàn)停車場出入口收費(fèi)管理、盜搶車輛管理、高速公路超速自動(dòng)化管理、闖紅燈電子警察、公路收費(fèi)管理等等功能。對于維護(hù)交通安全和城市治安，防止交通堵塞，實(shí)現(xiàn)交通全自動(dòng)化管理有著現(xiàn)實(shí)的意義。

我國標(biāo)準(zhǔn)汽車牌照是由漢字、英文字母和阿拉伯?dāng)?shù)字組成，漢字識別與字母和數(shù)字的識別有很大的區(qū)別，漢字的識別增加了識別的難度；

我國汽車車牌的懸掛位置不統(tǒng)一；

其他國家的汽車牌照格式(如汽車牌照的尺寸大小，牌照上字符的排列等)通常只有一種，而我國則根據(jù)不同車輛、車型、用途規(guī)定了多種牌照格式，分為普通車轎車、使館車、警車、軍車等，并且通常汽車牌照中也分大車和小車；

我國汽車牌照的底色和字符顏色有多種組合，我們?nèi)粘Ｉ钪谐Ｒ姷挠兴{(lán)底白字車牌、黃底黑字車牌、以及白底黑字車牌等等。

產(chǎn)品相冊

濰坊車牌識別系統(tǒng)廠家批發(fā)|濰坊昌樂縣起落桿系統(tǒng)

車牌自動(dòng)識別是一項(xiàng)利用車輛的動(dòng)態(tài)視頻或靜態(tài)圖像進(jìn)行牌照號碼、牌照顏色自動(dòng)識別的模式識別技術(shù)。其硬件基礎(chǔ)一般包括觸發(fā)設(shè)備（監(jiān)測車輛是否進(jìn)入視野）、攝像設(shè)備、照明設(shè)備、圖像采集設(shè)備、識別車牌號碼的處理機(jī)（如計(jì)算機(jī)）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)字符識別算法等。某些車牌識別系統(tǒng)還具有通過視頻圖像判斷是否有車的功能稱之為視頻車輛檢測。一個(gè)完整的車牌識別系統(tǒng)應(yīng)包括車輛檢測、圖像采集、車牌識別等幾部分(如圖1所示)。當(dāng)車輛檢測部分檢測到車輛到達(dá)時(shí)觸發(fā)圖像采集單元，采集當(dāng)前的視頻圖像。車牌識別單元對圖像進(jìn)行處理，定位出牌照位置，再將牌照中的字符分割出來進(jìn)行識別，然后組成牌照號碼輸出。[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(dá)檢測技術(shù)、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(shè)備、不需矯正觸發(fā)位置、節(jié)省開支，而且更適合移動(dòng)式、便攜式應(yīng)用的要求。

系統(tǒng)進(jìn)行視頻車輛檢測，需要具備很高的處理速度并采用優(yōu)秀的算法，在基本不丟幀的情況下實(shí)現(xiàn)圖像采集、處理。若處理速度慢，則導(dǎo)致丟幀，使系統(tǒng)無法檢測到行駛速度較快的車輛，同時(shí)也難以保證在有利于識別的位置開始識別處理，影響系統(tǒng)識別率。因此，將視頻車輛檢測與牌照自動(dòng)識別相結(jié)合具備一定的技術(shù)難度。

號碼識別

為了進(jìn)行車牌識別，需要以下幾個(gè)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(jìn)行識別，*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(shí)現(xiàn)，通常與車牌識別互相配合、互相驗(yàn)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(zhǔn)確地確定牌照區(qū)域是整個(gè)識別過程的關(guān)鍵。首先對采集到的視頻圖像進(jìn)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(jìn)一步分析、評判，*后選定一個(gè)*佳的區(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(gè)字符，然后進(jìn)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*小值的附近，并且這個(gè)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�二值化并將其尺寸大小縮放為字符數(shù)據(jù)庫中模板的大小，然后與所有的模板進(jìn)行匹配，選擇*佳匹配作為結(jié)果�；谌斯ど窠�(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法有兩種：一種是先對字符進(jìn)行特征提取，然后用所獲得特征來訓(xùn)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(dòng)實(shí)現(xiàn)特征提取直至識別出結(jié)果。

實(shí)際應(yīng)用中，車牌識別系統(tǒng)的識別率還與牌照質(zhì)量和拍攝質(zhì)量密切相關(guān)。牌照質(zhì)量會(huì)受到各種因素的影響，如生銹、污損、油漆剝落、字體褪色、牌照被遮擋、牌照傾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等等；實(shí)際拍攝過程也會(huì)受到環(huán)境亮度、拍攝方式、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(tǒng)的困難和挑戰(zhàn)所在。為了提高識別率，除了不斷地完善識別算法還應(yīng)該想辦法克服各種光照條件，使采集到的圖像*利于識別。

技術(shù)路線：

采用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)識別車牌的流程通常都包括車輛圖像采集，車牌定位，字符分割，光學(xué)字符識別，輸出識別結(jié)果5個(gè)步驟。車輛圖像的采集方式?jīng)Q定了車牌識別的技術(shù)路線。ITS通行的兩條主流技術(shù)路線是自然光和紅外光圖像采集識別。自然光和紅外光不會(huì)對人體產(chǎn)生不良的心理影響，也不會(huì)對環(huán)境產(chǎn)生新的電子污染，屬于綠色環(huán)保技術(shù)。

自然光路線是指白天利用自然光線，夜間采用輔助照明光源，用彩色攝像機(jī)采集車輛真彩色圖像，用彩色圖像分析處理方法識別車牌。自然光真彩色識別技術(shù)路線，與人眼感光習(xí)慣一致，并且，真彩色圖像能夠反映車輛 及其周圍環(huán)境真實(shí)的圖像信息，不僅可以用來識別車牌照，而且可以用來識別車牌照顏色、車流量、車型、車顏色等車輛特征。用一個(gè)攝像機(jī)采集的圖像，同時(shí)實(shí)現(xiàn)所有前端基本視頻信息采集、識別和人工輔助圖像取證判別，可以前瞻性的為未來的智能交通系統(tǒng)工程預(yù)留接口。

紅外光路線是指利用車牌反光和紅外光的光學(xué)特性，用紅外攝像機(jī)采集車輛灰度圖像，由于紅外特性，車輛圖像上幾乎只能看見車牌，然后用黑白圖像處理方法識別車牌。950nm的紅外照明裝置可抓拍到很好的反光車牌照圖像。因紅外光是不可見光，它不會(huì)對駕駛員產(chǎn)生視覺影響。另外，紅外照明裝置提供的是不變的光，所抓拍的圖像都是一樣的，不論是在一天中*明亮的時(shí)候，還是在一天中*暗的時(shí)候。的例外是在白天，有時(shí)會(huì)看到一些牌照周圍的細(xì)節(jié)，這是因?yàn)榍缋侍鞖鈺r(shí)太陽光的外光波的影響。采用紅外燈的缺點(diǎn)就是所捕獲的車牌照圖像不是彩色的，不能獲取整車圖像，并且嚴(yán)重依賴車牌反光材料。