車牌自動識別是一項行使車輛的動態視頻或靜態圖像舉行牌照號碼、牌照顏色自動識別的模式識別手藝。
其硬件基礎一樣平常包羅觸發裝備（監測車輛是否進入視野）、攝像裝備、照明裝備、圖像采集裝備、識別車牌號碼的處置機（如計算機）等，其軟件焦點包羅車牌定位算法、車牌字符支解算法和光學字符識別算法等。
某些車牌識別系統還具有通過視頻圖像判斷是否有車的功效稱之為視頻車輛檢測。
一個完整的車牌識別系統應包羅車輛檢測、圖像采集、車牌識別等幾部門。
當車輛檢測部門檢測到車輛到達時觸發圖像采集單元，采集當前的視頻圖像。車牌識別單元對圖像舉行處置，定位出牌照位置，再將牌照中的字符支解出來舉行識別，然后組成牌照號碼輸出。
車輛檢測
車輛檢測可以接納埋地線圈檢測、紅外檢測、雷達檢測手藝、視頻檢測等多種方式。
接納視頻檢測可以制止損壞路面、不必附加外部檢測裝備、不需矯正觸發位置、節省開支，而且更適合移動式、便攜式應用的要求。
系統舉行視頻車輛檢測，需要具備很高的處置速率并接納優異的算法，在基本不丟幀的情況下實現圖像采集、處置。
若處置速率慢，則導致丟幀，使系統無法檢測到行駛速率較快的車輛，同時也難以保證在有利于識別的位置最先識別處置，影響系統識別率。因此，將視頻車輛檢測與牌照自動識別相結合具備一定的手藝難度。
武漢車牌識別
號碼識別
為了舉行車牌識別，需要以下幾個基本的步驟：
1、牌照定位，定位圖片中的牌照位置；
2、牌照字符支解，把牌照中的字符支解出來；
3、牌照字符識別，把支解好的字符舉行識別，*終組成牌照號碼。
車牌識別歷程中，牌照顏色的識別依據算法差別，可能在上述差別步驟實現，通常與車牌識別相互配合、相互驗證。
一、牌照定位
自然情況下，汽車圖像靠山龐大、光照不均勻，如何在自然靠山中準確地確定牌照區域是整個識別歷程的要害。
首先對采集到的視頻圖像舉行大范圍相關搜索，找到相符汽車牌照特征的若干區域作為候選區，然后對這些侯選區域做進一步剖析、評判，*選定一個*的區域作為牌照區域，并將其從圖像中分離出來。
二、牌照字符支解
完成牌照區域的定位后，再將牌照區域支解成單個字符，然后舉行識別。字符支解一樣平常接納垂直投影法。
由于字符在垂直方向上的投影一定在字符間或字符內的間隙處取得局部*小值的四周，而且這個位置應知足牌照的字符謄寫花樣、字符、尺寸限制和一些其他條件。
行使垂直投影法對龐大情況下的汽車圖像中的字符支解有較好的效果。
三、牌照字符識別方法
主要有基于模板匹配算法和基于人工神經網絡算法。
基于模板匹配算法首先將支解后的字符二值化并將其尺寸巨細縮放為字符數據庫中模板的巨細，然后與所有的模板舉行匹配，選擇*匹配作為效果。
基于人工神經網絡的算法有兩種：一種是先對字符舉行特征提取，然后用所獲得特征來訓練神經網絡分配器；
另一種方法是直接把圖像輸入網絡，由網絡自動實現特征提取直至識別出效果。
現實應用中，車牌識別系統的識別率還與牌照質量和拍攝質量密切相關。
牌照質量會受到種種因素的影響，如生銹、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、假牌照等等；
現實拍攝歷程也會受到情況亮度、拍攝方式、車輛速率等等因素的影響。
這些影響因素差別程度上降低了車牌識別的識別率，也正是車牌識別系統的難題和挑戰所在。
為了提高識別率，除了不斷地完善識別算法還應該想辦法戰勝種種光照條件，使采集到的圖像利于識別。
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