凯里车牌识别系统的识别原理

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凯里车牌识别系统的识别原理

确定流程。

汽车牌照自动识别是利用汽车动态视频或静态图像，对汽车牌照号码、牌照颜色进行自动识别的一种模式识别技术。通常，该系统的硬件基础包括触发装置(监测车是否出现视野)、摄像设备、照明设备、图像采集设备、车牌号码识别处理设备(如计算机)等，软件基础包括车牌定位算法、车牌字符分割算法、光学字符识别算法等。一些汽车牌照识别系统还具有视频车辆检测功能，即通过视频图像判断是否有车。一套完整的凯里车牌识别系统应该包括车辆检测，图像采集，车牌识别等几个方面。在车辆检测部分检测到车辆到达后，启动图像采集单元，获取当前视频图像。牌照识别单元对图像进行处理，找出车牌位置，分割车牌字符，然后生成车牌号码输出。[1]

机动车检测

汽车检测可采用埋地线圈检测、红外线检测、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，无需附加外部检测设备，无需调整触摸屏位置，节省开支，更适合于移动、便携应用的需要。 针对视频车辆检测，要求系统具有很高的处理速度和采用优良的算法，在基本不丢失帧的前提下实现图像的采集、处理。如果处理速度慢，就会造成帧丢失，使系统不能检测到高速行驶的车辆，同时也很难保证在有利于识别的位置开始识别处理，影响系统的识别率。所以，将视频车辆检测和车牌自动识别结合起来具有一定的技术难度。

数字识别

对于车牌识别来说，需要以下几个基本步骤：

一.车牌定位，在图片中找到车牌位置；

二.许可证字符分割，将许可证中的字符进行分割；

三.车牌字符识别，将分割后的字符进行识别，然后形成车牌号码。

在车牌识别过程中，根据车牌颜色的识别算法的不同，可以在上述的不同步骤中实现车牌颜色的识别，通常与车牌识别相互配合和验证。

1.种许可证定位 在自然条件下，图像背景复杂，光照不均，如何在自然条件下准确地确定车牌区域对车辆识别至关重要。先对采集到的视频图像进行广泛的相关搜索，找出几个符合车牌特征的区域作为候选区，再对这些候选区进行进一步的分析和判断，然后选择出一个区域作为车牌区域，并与图像相分离。

2.许可证字符分割。 定位好牌照区域后，再将牌照区域分割为一个字符，然后进行识别。垂直投影法是分割字符的常用方法。因为字符在垂直方向上的投影须接近字符之间或字符内部空隙的局部小值，而且该位置应符合许可证的字符书写格式、字符、尺寸限制和一些其他条件。在复杂环境的汽车图像中，采用垂直投影法进行字符分割，取得了良好的效果。

3.种编码字符识别方法：模板匹配算法和人工神经网络算法。在模板匹配算法中，首先对分割后的字符进行二值匹配，将其大小缩放到字符库中的模板大小，然后对所有模板进行匹配，选择匹配作为结果。该算法以神经网络为基础，首先对特征进行提取，然后根据得到的特征进行神经网络分配器的训练，然后直接将图像输入到网络中，由网络自动完成特征提取直至识别出结果。

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