車(chē)牌識別流程

　　車(chē)牌識別系統(Vehicle License Plate Recognition，VLPR) 是計算機視頻圖像識別技術(shù)在車(chē)輛牌照識別中的一種應用。車(chē)牌識別在高速公路車(chē)輛管理中得到廣泛應用，電子收費(ETC)系統中，也是結合DSRC技術(shù)識別車(chē)輛身份的主要手段。
 

　　為了進(jìn)行車(chē)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(lái)；
 

　　3) 牌照字符識別，把分割好的字符進(jìn)行識別，zui終組成牌照號碼。
 

　　車(chē)牌識別過(guò)程中，牌照顏色的識別依據算法不同，可能在上述不同步驟實(shí)現，通常與車(chē)牌識別互相配合、互相驗證。
 

　　1) 牌照定位
 

　　自然環(huán)境下，汽車(chē)圖像背景復雜、光照不均勻，如何在自然背景中準確地確定牌照區域是整個(gè)識別過(guò)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(chē)牌照特征的若干區域作為候選區，然后對這些侯選區域做進(jìn)一步分析、評判，zui后選定一個(gè)*的區域作為牌照區域，并將其從圖像中分離出來(lái)。
 

　　2) 牌照字符分割
 

　　完成牌照區域的定位后，再將牌照區域分割成單個(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的間隙處取得局部zui小值的附近，并且這個(gè)位置應滿(mǎn)足牌照的字符書(shū)寫(xiě)格式、字符、尺寸限制和一些其他條件。利用垂直投影法對復雜環(huán)境下的汽車(chē)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放為字符數據庫中模板的大小，然后與所有的模板進(jìn)行匹配，選擇*匹配作為結果?；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(lái)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(dòng)實(shí)現特征提取直至識別出結果。
 

　　實(shí)際應用中，車(chē)牌識別系統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(guò)程也會(huì )受到環(huán)境亮度、拍攝方式、車(chē)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(chē)牌識別的識別率，也正是車(chē)牌識別系統的困難和挑戰所在。為了提高識別率，除了不斷地完善識別算法還應該想辦法克服各種光照條件，使采集到的圖像zui利于識別。