車牌識別的原理

　　車牌識別技術(shù)是實(shí)現(xiàn)交通智能管理的重要手段，其原理主要包括牌照定位、牌照字符分割和牌照字符識別三個基本步驟。

　　一、牌照定位

　　牌照定位是車牌識別的**步，也是整個識別過程的關(guān)鍵。在自然環(huán)境下，汽車圖像背景復(fù)雜、光照不均勻，因此需要在采集到的視頻圖像中進(jìn)行大范圍的相關(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，對這些候選區(qū)域進(jìn)行進(jìn)一步的分析和評判，*終選定一個*佳的區(qū)域作為牌照區(qū)域，并將其從圖像中分離出來。

　　二、牌照字符分割

　　完成牌照區(qū)域的定位后，接下來需要將牌照區(qū)域分割成單個字符。字符分割一般采用垂直投影法，因?yàn)樽址诖怪狈较蛏系耐队氨厝辉谧址g或字符內(nèi)的間隙處取得局部*小值的附近，并且這個位置應(yīng)滿足牌照的字符書寫格式、字符尺寸限制等條件。利用垂直投影法對復(fù)雜環(huán)境下的汽車圖像中的字符進(jìn)行分割，可以取得較好的效果。

　　三、牌照字符識別

　　牌照字符識別是將分割好的字符進(jìn)行識別，*終組成牌照號碼的過程。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)算法兩種。

　　基于模板匹配算法：首先將分割后的字符二值化，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。

　　基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法：有兩種實(shí)現(xiàn)方式。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)自動實(shí)現(xiàn)特征提取直至識別出結(jié)果。

　　四、牌照顏色識別

　　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，牌照顏色識別與車牌識別互相配合、互相驗(yàn)證，以提高識別的準(zhǔn)確*和可靠*。

　　五、影響因素及應(yīng)對措施

　　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)量會受到生銹、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、假牌照等因素的影響;而實(shí)際拍攝過程也會受到環(huán)境亮度、拍攝方式、車輛速度等因素的影響。這些影響因素不同程度上降低了車牌識別的識別率。

　　為了提高識別率，除了不斷地完善識別算法外，還應(yīng)該采取以下措施：

　　克服光照條件：通過光抑制屏蔽、電子快門調(diào)節(jié)、寬動態(tài)功能等技術(shù)手段，實(shí)現(xiàn)抓拍車牌時的清晰度和準(zhǔn)確*。

　　優(yōu)化拍攝方式：合理設(shè)置拍攝角度、距離和參數(shù)，確保拍攝到的圖像質(zhì)量滿足車牌識別的要求。

　　提高牌照質(zhì)量：對于存在質(zhì)量問題的牌照，可以通過預(yù)處理手段進(jìn)行改善，如去噪、增強(qiáng)對比度等。

　　六、車牌識別技術(shù)的發(fā)展前景

　　隨著我國城市化進(jìn)程發(fā)展的提速，交通壓力將更加嚴(yán)峻。因此，智能化交通管理將是今后交通發(fā)展的大方向。而作為智能化交通管理體系中的重要核心，車牌識別系統(tǒng)也將得到進(jìn)一步扶持和發(fā)展。未來，車牌識別技術(shù)將有更廣泛的應(yīng)用，如智能交通管理、停車場管理、車輛追蹤等。屆時，車牌識別系統(tǒng)行業(yè)也將面臨大洗牌，只有擁有自主核心技術(shù)并且產(chǎn)品質(zhì)量達(dá)標(biāo)的公司才能過關(guān)。