新疆停车场系统:车牌号的识别原理

1.车辆检查。

车辆检测可以采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测、视频检测等多种方法。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一帧(场)视频信号并数字化，得到相应的数字图像。然后分析判断是否有车辆；如果车辆通过，进行下一步车牌识别；否则，继续采集视频信号进行处理。

对于视频车辆检测，系统需要具有较高的处理速度，并采用**的算法实现图像采集和处理而不丢失帧。如果处理速度慢，会导致丢帧，使系统无法正确检测到行驶速度快的车辆。同时，很难保证识别过程会在有利于识别的位置开始，这会影响系统的识别率。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。

对于车牌识别，需要以下基本步骤:

车牌位置:定位图片中的车牌位置；

车牌分割，即对车牌中的字符进行分割；

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，车牌颜色的识别是基于不同的算法，可以通过上述不同的步骤来实现，通常与车牌识别相互配合、相互验证。

(1)车牌位置。

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。首先对采集到的视频图像进行大规模相关搜索，找到多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估，**选择**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。垂直投影法一般用于字符分割。因为字符在垂直方向的投影必须在字符之间或字符内部的间隙处接近局部**小值，而且这个位置要满足字符书写格式、字符、大小限制等一些车牌的条件。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，然后将其与所有模板进行匹配，**选择**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，网络会自动实现特征提取，直到结果被识别。

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