自然環(huán)境下，汽車圖像背景復(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)別過程的關(guān)鍵。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，后選定一個(gè)佳的區(qū)域作為牌照區(qū)域，并將其從圖象中分割出來。

字符識(shí)別方法目前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。基于模板匹配算法將分割后的字符二值化,并將其尺寸大小縮放為字符數(shù)據(jù)庫中模板的大小，然后與所有的模板進(jìn)行匹配，后選佳匹配作為結(jié)果。基于人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的算法有兩種：一種是先對(duì)待識(shí)別字符進(jìn)行特征提取，然后用所獲得特征來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分配器；另一種方法是直接把待處理圖像輸入網(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。

實(shí)際應(yīng)用中，牌照識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別率與牌照質(zhì)量和拍攝質(zhì)量密切相關(guān)。牌照質(zhì)量會(huì)受到各種因素的影響，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；實(shí)際拍攝過程也會(huì)受到環(huán)境亮度、拍攝亮度、車輛速度等等因素的影響。這些影響因素不同程度上降低了牌照識(shí)別的識(shí)別率，也正是牌照識(shí)別系統(tǒng)的困難和挑戰(zhàn)所在。為了提高識(shí)別率，除了不斷的完善識(shí)別算法，還應(yīng)該想辦法克服各種光照條件，使采集到的圖像利于識(shí)別。

當(dāng)車輛接近出入口的時(shí)候，車輛檢測(cè)器會(huì)自動(dòng)感應(yīng)到車輛的到來，然后觸發(fā)車牌識(shí)別一體機(jī)進(jìn)行圖像抓拍，然后將抓拍的圖像發(fā)送到數(shù)據(jù)處理服務(wù)器，安裝在數(shù)據(jù)服務(wù)器上的車牌識(shí)別軟件對(duì)圖像進(jìn)行處理，定位出牌照位置，再將車牌中的字符分割出來進(jìn)行識(shí)別，然后組成車牌號(hào)碼保存下來，圖像和車牌號(hào)碼均保存在數(shù)據(jù)處理服務(wù)器上。

車牌識(shí)別技術(shù)結(jié)合測(cè)速設(shè)備可以用于車輛超速違章處罰，一般用于高速公路。具體應(yīng)用是：在路上設(shè)置測(cè)速監(jiān)測(cè)點(diǎn)，抓拍超速的車輛并識(shí)別車牌號(hào)碼，將違章車輛的牌照號(hào)碼及圖片發(fā)往各出口；在各出口設(shè)置處罰點(diǎn)，用車牌識(shí)別設(shè)備識(shí)別通過車輛并將號(hào)碼與已經(jīng)收到的超速車輛的號(hào)碼比對(duì)，一旦號(hào)碼相同即啟動(dòng)警示設(shè)備通知執(zhí)法人員處理。與傳統(tǒng)的超速監(jiān)測(cè)方式相比，這種應(yīng)用可以節(jié)省警力，降低執(zhí)法人員的工作強(qiáng)度，而且安全、、隱蔽，司機(jī)需時(shí)刻提醒自己不能超速，地減少了因超速引發(fā)的事故。

車牌識(shí)別系統(tǒng)還是一個(gè)非常注重環(huán)保的管理系統(tǒng)，無紙票、無卡片，純粹使用車牌識(shí)別，人力和設(shè)備成本都大大減少了。無票停車系統(tǒng)提供了一個(gè)完整的友好的用戶體驗(yàn)方式，不再使用停車票據(jù)，也避免了出入口交通阻塞的可能。這種商業(yè)模式正在由解決方案提供商向大中型停車場所提供。停車場管理人員可實(shí)行外聘制，所需繳納的管理費(fèi)技照收入的百分比進(jìn)行交換。一旦車牌自動(dòng)識(shí)別停車場管理系統(tǒng)能夠普及，成本將不會(huì)是壓力。

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