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車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng) 自動(dòng)放行

將zhi定的牌照信息輸入系統(tǒng)，系統(tǒng)自動(dòng)地識(shí)讀經(jīng)過(guò)車(chē)輛的牌照并查詢(xún)內(nèi)部數(shù)據(jù)庫(kù)。對(duì)于需要自動(dòng)放行的車(chē)輛系統(tǒng)驅(qū)動(dòng)電子門(mén)或欄桿機(jī)讓其通過(guò)，對(duì)于其它車(chē)輛系統(tǒng)會(huì)給出警示，由值勤人員處理?？捎糜谔厥鈫挝?如軍事管理區(qū)、保密單位、重點(diǎn)保護(hù)單位等)、路橋收費(fèi)卡口、高ji住宅區(qū)等。

原理

車(chē)輛檢測(cè)：可采用埋地線(xiàn)圈檢測(cè)、紅外檢測(cè)、雷達(dá)檢測(cè)技術(shù)、視頻檢測(cè)等多種方式感知車(chē)輛的經(jīng)過(guò)，并觸發(fā)圖像采集抓拍。

圖像采集：通過(guò)高清攝像抓拍主機(jī)對(duì)通行車(chē)輛進(jìn)行實(shí)時(shí)、不間斷記錄、采集。

預(yù)處理：噪聲過(guò)濾、自動(dòng)白平衡、自動(dòng)曝光以及伽馬校正、邊緣增強(qiáng)、對(duì)比度調(diào)整等。

車(chē)牌定位：在經(jīng)過(guò)圖像預(yù)處理之后的灰度圖像上進(jìn)行行列掃描，確定車(chē)牌區(qū)域。

字符分割：在圖像中定位出車(chē)牌區(qū)域后，通過(guò)灰度化、二值化等處理，精定位字符區(qū)域，然后根據(jù)字符尺寸特征進(jìn)行字符分割。

字符識(shí)別：對(duì)分割后的字符進(jìn)行縮放、特征提取，與字符數(shù)據(jù)庫(kù)模板中的標(biāo)準(zhǔn)字符表達(dá)形式進(jìn)行匹配判別。

結(jié)果輸出：將車(chē)牌識(shí)別的結(jié)果以文本格式輸出。

車(chē)牌識(shí)別的原理解析

為了進(jìn)行車(chē)牌識(shí)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(shí)別，把分割好的字符進(jìn)行識(shí)別，最終組成牌照號(hào)碼。

車(chē)牌識(shí)別過(guò)程中，牌照顏色的識(shí)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(chē)牌識(shí)別互相配合、互相驗(yàn)證。

1)牌照定位

自然環(huán)境下，汽車(chē)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(shí)別過(guò)程的關(guān)鍵。首先對(duì)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(qū)域作為候選區(qū)，然后對(duì)這些侯選區(qū)域做進(jìn)一步分析、評(píng)判，最后選定一個(gè)最jia的區(qū)域作為牌照區(qū)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(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(shí)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)的間隙處取得局部最xiao值的附近，并且這個(gè)位置應(yīng)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(duì)復(fù)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(shí)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(shù)據(jù)庫(kù)中模板的大小，然后與所有的模板進(jìn)行匹配，選擇最jia匹配作為結(jié)果。基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法有兩種：一種是先對(duì)字符進(jìn)行特征提取，然后用所獲得特征來(lái)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(shí)別出結(jié)果。

如今移動(dòng)端智能生活的方式已成為人們離不開(kāi)的方式，我們的出行更是與此息息相關(guān)，所以移動(dòng)端車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)也在普及。手機(jī)拍照識(shí)別車(chē)牌是指通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)、圖像處理與模式識(shí)別等方法從車(chē)輛圖像中提取車(chē)牌字符信息,從而確定車(chē)輛身份的技術(shù)。手機(jī)拍照車(chē)牌識(shí)別分為車(chē)牌定位、字符分割、字符識(shí)別三大部分。車(chē)牌區(qū)域在整幅圖像中所占比例很小,車(chē)牌的顏色、大小、位置也不確定，并且定位算法要能夠克服不同光照和復(fù)雜背景的影響,還要兼顧準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性,因此快速準(zhǔn)確的定位車(chē)牌是比較困難的.

手機(jī)拍照車(chē)牌識(shí)別技術(shù)的識(shí)別率在白天能達(dá)到99%以上，夜間95%以上；識(shí)別速度在不超過(guò)1秒，通過(guò)設(shè)備攝像頭拍攝車(chē)牌自動(dòng)識(shí)別車(chē)牌號(hào)，能夠節(jié)省一半以上的車(chē)牌錄入時(shí)間。

手機(jī)拍照識(shí)別車(chē)牌術(shù)核心五大特點(diǎn)：

1. 支持牌照全：包括新能源車(chē)牌、藍(lán)牌、黑牌、黃牌（雙）、牌（雙）、警牌、農(nóng)用車(chē)牌、教練車(chē)牌、大館等各種規(guī)格牌照；

2.識(shí)別速度快：極優(yōu)化的車(chē)牌定位和識(shí)別算法;

3.整牌識(shí)別率高：尤其漢字識(shí)別搖搖先同類(lèi)產(chǎn)品；

4.車(chē)牌寬度要求低：車(chē)牌寬度≧50個(gè)像素，都不影響識(shí)別；

手機(jī)拍照車(chē)牌識(shí)別技術(shù)可以看到它支持的車(chē)牌類(lèi)型很多，而且對(duì)攝像頭像素要求不高，所以集成手機(jī)拍照識(shí)別車(chē)牌軟件的時(shí)候方便了很多。車(chē)牌識(shí)別已經(jīng)成為每個(gè)城市的車(chē)輛管理重點(diǎn)工作之一，有效、準(zhǔn)確、及時(shí)的車(chē)牌識(shí)別為工作人員的交通法、停車(chē)場(chǎng)車(chē)輛管理等工作帶來(lái)極大的便利。