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牌照自动辨认是一项应用车辆的动态视频或静态图像停止牌照号码、牌照颜色自动辨认的形式辨认技术。其硬件根底普通包括触发设备（监测车辆能否进入视野）、摄像设备、照明设备、图像采集设备、辨认车牌号码的处置机（如计算机）等，其软件中心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符辨认算法等。某些车牌辨认系统还具有经过视频图像判别能否有车的功用称之为视频车辆检测。一个完好的车牌辨认系统应包括车辆检测、图像采集、车牌辨认等几局部(如图1所示)。当车辆检测局部检测到车辆抵达时触发图像采集单元，采集当前的视频图像。车牌辨认单元对图像停止处置，定位出牌照位置，再将牌照中的字符分割出来停止辨认，然后组成牌照号码输出。

车辆检测能够采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技术、视频检测等多种方式。采用视频检测能够防止毁坏路面、不用附加外部检测设备、不需矫正触发位置、俭省开支，而且更合适挪动式、便携式应用的请求。
　　
系统停止视频车辆检测，需求具备很高的处置速度并采用优秀的算法，在根本不丢帧的状况下完成图像采集、处置。若处置速度慢，则招致丢帧，使系统无法检测到行驶速度较快的车辆，同时也难以保证在有利于辨认的位置开端辨认处置，影响系统辨认率。因而，将视频车辆检测与牌照自动辨认相分离具备一定的技术难度。

为了停止车牌辨认，需求以下几个根本的步骤：
1)牌照定位，定位图片中的牌照位置；
2)牌照字符分割，把牌照中的字符分割出来；
3)牌照字符辨认，把分割好的字符停止辨认，最终组成牌照号码。
　　
车牌辨认过程中，牌照颜色的辨认根据算法不同，可能在上述不同步骤完成，通常与车牌辨认相互配合、相互考证。
　　
1)牌照定位
　　
自然环境下，汽车图像背景复杂、光照不平均，如何在自然背景中精确地肯定牌照区域是整个辨认过程的关键。首先对采集到的视频图像停止大范围相关搜索，找到契合汽车牌照特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步剖析、评判，最后选定一个最佳的区域作为牌照区域，并将其从图像中别离出来。
　　
2)牌照字符分割
　　
完成牌照区域的定位后，再将牌照区域分割成单个字符，然后停止辨认。字符分割普通采用垂直投影法。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符间或字符内的间隙处获得部分最小值的左近，并且这个位置应满足牌照的字符书写格式、字符、尺寸限制和一些其他条件。应用垂直投影法对复杂环境下的汽车图像中的字符分割有较好的效果。
　　
3)牌照字符辨认办法主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。基于模板匹配算法首先将分割后的字符二值化并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小，然后与一切的模板停止匹配，选择最佳匹配作为结果。基于人工神经网络的算法有两种：一种是先对字符停止特征提取，然后用所取得特征来锻炼神经网络分配器；另一种办法是直接把图像输入网络，由网络自动完成特征提取直至辨认出结果。
　　
实践应用中，车牌辨认系统的辨认率还与牌照质量和拍摄质量亲密相关。牌照质量会遭到各种要素的影响，如生锈、污损、油漆剥落、字体褪色、牌照被遮挡、牌照倾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等等；实践拍摄过程也会遭到环境亮度、拍摄方式、车辆速度等等要素的影响。这些影响要素不同水平上降低了车牌辨认的辨认率，也正是车牌辨认系统的艰难和应战所在。为了进步辨认率，除了不时地完善辨认算法还应该想方法克制各种光照条件，使采集到的图像最利于辨认。

车牌辨认云台摄像机经过光抑止屏蔽，电子快门调理，宽动态功用等来完成抓拍车牌：

强光屏蔽：在低照度彩色摄像机的根底上，经过软件的功用，把图像中最亮的局部遮挡。在交通监控中，普通可将大灯的强光遮挡，从而将车牌较明晰的抓拍下来。但是这款摄像机最大的缺陷就是软件分辨不清，关于图像最亮局部界定不清，有可能将车牌号码也遮挡，同时无法处置高速运动物体的抓拍。目前国产摄像机在强光屏蔽方面做的比拟多，效果各方反映不一。

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