識(shí)別流程

車(chē)牌自動(dòng)識(shí)別是一種使用車(chē)輛動(dòng)態(tài)視頻或靜態(tài)圖像自動(dòng)識(shí)別車(chē)牌號(hào)碼和車(chē)牌顏色的模式識(shí)別技術(shù)。硬件基礎(chǔ)一般包括觸發(fā)設(shè)備（監(jiān)控車(chē)輛是否進(jìn)入視野）、攝像設(shè)備、照明設(shè)備、圖像采集設(shè)備、識(shí)別車(chē)牌號(hào)碼處理器（如計(jì)算機(jī)）等，其軟件核心包括車(chē)牌定位算法、車(chē)牌字符分割算法、光學(xué)字符識(shí)別算法等。一些車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)還具有通過(guò)視頻圖像判斷是否有車(chē)輛的功能，稱為視頻車(chē)輛檢測(cè)。一個(gè)完整的車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)應(yīng)包括車(chē)輛檢測(cè)、圖像采集、 車(chē)牌 識(shí)別等部分(如圖1所示)。當(dāng)車(chē)輛檢測(cè)部分檢測(cè)到車(chē)輛到達(dá)時(shí)，觸發(fā)圖像采集單元，收集當(dāng)前視頻圖像。車(chē)牌識(shí)別單元處理圖像，定位車(chē)牌位置，然后分割車(chē)牌中的字符進(jìn)行識(shí)別，然后形成車(chē)牌號(hào)輸出。

車(chē)輛檢測(cè)

車(chē)輛檢測(cè)可采用埋地線圈檢測(cè)、紅外檢測(cè)、雷達(dá)檢測(cè)技術(shù)、視頻檢測(cè)等方式進(jìn)行。視頻檢測(cè)可避免損壞路面，無(wú)需附加外部檢測(cè)設(shè)備，無(wú)需糾正觸發(fā)位置，節(jié)省成本，更適合移動(dòng)便攜式應(yīng)用的要求。

視頻車(chē)輛檢測(cè)系統(tǒng)需要高處理速度，采用優(yōu)秀算法，實(shí)現(xiàn)圖像采集和處理，基本不丟幀。如果處理速度慢，幀丟失，使系統(tǒng)無(wú)法檢測(cè)到快速行駛的車(chē)輛，也難以確保識(shí)別處理從有利于識(shí)別的位置開(kāi)始，影響系統(tǒng)識(shí)別率。因此，視頻車(chē)輛檢測(cè)與車(chē)牌自動(dòng)識(shí)別相結(jié)合具有一定的技術(shù)難度。

號(hào)碼識(shí)別

車(chē)牌識(shí)別需要以下基本步驟：

1) 照片中的牌照定位、牌照位置定位；

2) 分割牌照字符，分割牌照中的字符；

3) 識(shí)別牌照字符，識(shí)別分割字符，較終形成牌照號(hào)。

在車(chē)牌識(shí)別過(guò)程中，車(chē)牌顏色識(shí)別可以在上述不同步驟中實(shí)現(xiàn)，通常與車(chē)牌識(shí)別相互配合，相互驗(yàn)證。

1) 牌照定位

在自然環(huán)境中，汽車(chē)圖像背景復(fù)雜，光線不均勻。如何在自然背景中準(zhǔn)確確定許可區(qū)是整個(gè)識(shí)別過(guò)程的關(guān)鍵。首先，搜索收集到的視頻圖像，找到幾個(gè)符合汽車(chē)許可證特征的區(qū)域作為候選區(qū)域，然后進(jìn)一步分析和判斷這些候選區(qū)域，最后選擇較佳區(qū)域作為許可區(qū)域，并從圖像中分離出來(lái)。

2) 牌照字符分割

許可區(qū)域定位完成后，將許可區(qū)域劃分為單個(gè)字符，然后識(shí)別。字符分割通常采用垂直投影法。由于垂直方向上的字符投影必須在字符之間或字符之間的間隙附近獲得局部較小值，因此該位置應(yīng)滿足字符書(shū)寫(xiě)格式、字符、尺寸限制等許可證條件。垂直投影法對(duì)復(fù)雜環(huán)境下汽車(chē)圖像中的字符分割有很好的效果。

3） 許可字符識(shí)別方法主要基于模板匹配算法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法?；谀０迤ヅ渌惴?，首先將分割后的字符二值化，將其尺寸縮小到字符數(shù)據(jù)庫(kù)中的模板尺寸，然后匹配所有模板，選擇較佳匹配作為結(jié)果?；谌斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法有兩種：一種是提取字符特征，然后使用獲得的特征來(lái)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分配器；另一種方法是直接從網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)提取圖像到識(shí)別結(jié)果。

在實(shí)際應(yīng)用中，車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別率也與車(chē)牌質(zhì)量和拍攝質(zhì)量密切相關(guān)。車(chē)牌質(zhì)量會(huì)受到腐蝕、污染、油漆剝落、字體褪色、車(chē)牌遮擋、車(chē)牌傾斜、亮反射、多車(chē)牌、假車(chē)牌等因素的影響；實(shí)際拍攝過(guò)程也會(huì)受到環(huán)境亮度、拍攝方法、速度等因素的影響。這些影響因素不同程度地降低了車(chē)牌識(shí)別率，這也是車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)的困難和挑戰(zhàn)。為了提高識(shí)別率，除了不斷改進(jìn)識(shí)別算法外，還應(yīng)找到克服各種照明條件的方法，使收集到的圖像較有利于識(shí)別。