滁州车牌识别的过程可以分为四个步骤

更新时间: 2024-06-23

车牌识别的过程可以分为四个步骤：车牌定位、车牌预处理、字符分割和字符识别。

二、系统实现功能和技术特点

准确识别不同地区和各种类型的车牌号码。

采用图像自动触发方式，无需其他外部触发机制。

自动完成车辆计数和车辆流量统计。

拍摄的图像可以及时与数据库数据进行比对，发现车辆应该被拦截时，会及时在本地机和中心机上进行。

内置数据库管理软件，可以存储、搜索、整理车辆数据，自动备份数据，完成统计报表。

可以在网络环境下实现数据同步，实时监控前端系统的运行状态。

行驶速度低于180 km/h的车辆牌照自动识别。

良好光照条件下车牌识别率不低于96%，雨天和夜间人工光照条件下不低于90%。系统能识别的车牌类型包括：普通民用车牌、军用车牌(含武警车牌)、**车牌。该系统可以识别车辆类型，并绘制车辆的三维图像。

捕获图像的时间小于0.03秒，识别图像的时间小于0.2秒。

该系统适合全天候运行。

三、停车场车牌识别应用

一个完整的车牌识别系统应该包括车辆检测、图像采集和车牌识别。当车辆检测部分检测到车辆到达时，触发图像采集单元采集当前视频图像。车牌识别单元对图像进行处理，定位车牌位置，对车牌中的字符进行分割识别，然后形成车牌号码输出。

(1)车辆检测

车辆检测可以采用埋线圈检测、红外检测、雷达检测、视频检测等方法。使用视频检测可以避免损坏路面，不需要额外的外部检测设备，校正触发位置，节省资金，更适合移动和便携式应用。

具有视频车辆检测功能的车牌识别系统首先采集视频信号中的帧(场)信号并数字化，得到相应的数字图像；然后分析判断是否有车辆；如果认为有车辆经过，则进行下一步识别车牌；否则，继续采集视频信号进行处理。

对于视频车辆检测，系统需要有较高的处理速度，采用**的算法实现图像采集和处理，并且不丢失帧。如果处理速度慢，会导致丢帧，使系统无法正确检测行驶速度快的车辆。同时，很难保证识别过程从有利于识别的位置开始，影响系统的识别率。因此，将视频车辆检测与自动车牌识别相结合在技术上是很困难的。

(2)车牌号码和颜色识别

为了进行车牌识别，需要以下基本步骤：

车牌定位，定位图片中的车牌位置；

车牌字符分割，将车牌中的字符分开；

车牌字符识别，就是对分割出来的字符进行识别，**终形成车牌号码。

在车牌识别过程中，车牌颜色的识别基于不同的算法，可以在上述不同的步骤中实现，通常与车牌识别相互配合和验证。

1.车牌定位

在自然环境中，汽车图像背景复杂，光照不均匀。如何在自然背景下准确确定车牌区域是整个识别过程的关键。首先对采集的视频图像进行大规模相关搜索，找到几个符合汽车牌照特征的区域作为候选区域。然后，对这些候选区域进行进一步的分析和评价，选出一个较好的区域作为车牌区域，从图像中分割出来。

2.车牌字符分割

定位车牌区域后，将车牌区域分割成单个字符，然后进行识别。字符分割一般采用垂直投影法。因为字符在垂直方向的投影必须在字符间距附近或者字符内部得到一个局部较小的值，而且这个位置要满足车牌的字符书写格式、字符、大小限制等一些条件。垂直投影法对复杂环境下汽车图像中的字符分割有很好的效果。

3.车牌字符识别

目前，字符识别的方法主要有模板匹配算法和人工神经网络算法。基于模板的匹配算法首先对分割后的字符进行二值化，并将其大小缩放到字符数据库中模板的大小，然后与所有模板进行匹配，然后选择较好的匹配作为结果。基于人工神经网络的算法有两种：一种是先提取待识别字符的特征，然后利用获得的特征训练神经网络分配器；另一种方法是将待处理图像直接输入网络，网络自动实现特征提取，直到结果被识别。

在实际应用中，车牌识别系统的识别率与车牌质量和拍摄质量密切相关。车牌的质量会受到各种因素的影响，如生锈、污损、油漆剥落、字体褪色、车牌被遮挡、车牌倾斜、高亮反光、多车牌、假车牌等；实际拍摄过程也会受到环境亮度、拍摄亮度、车速等因素的影响。这些因素不同程度地降低了车牌识别的识别率，这是车牌识别系统的难点和挑战。为了提高识别率，除了不断改进识别算法，还要想办法克服各种光照条件，让采集到的图像更有利于识别。