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　　車牌識別是基于圖像分割和圖像識別理論，對含有車輛號牌的圖像進(jìn)行分析處理，從而確定牌照在圖像中的位置，并進(jìn)一步提取和識別出文本字符。車牌識別系統(tǒng)整個過程包括：車輛檢測—圖像采集—預(yù)處理—車牌定位—字符分割—字符識別—結(jié)果輸出。
　　
　　車輛檢測：可采用埋地線圈檢測、紅外檢測、視頻檢測等多種方式感知車輛的經(jīng)過，并觸發(fā)圖像采集抓拍；
　　
　　圖像采集：通過高清攝像抓拍主機(jī)對通行車輛進(jìn)行實(shí)時、不間斷記錄、采集；
　　
　　預(yù)處理：噪聲過濾、自動白平衡、自動曝光以及伽馬校正、邊緣增強(qiáng)、對比度調(diào)整等；
　　
　　車牌定位：在經(jīng)過圖像預(yù)處理之后的灰度圖像上進(jìn)行行列掃描，確定車牌區(qū)域；
　　
　　字符分割：在圖像中定位出車牌區(qū)域后，通過灰度化、二值化等處理，精確定位字符區(qū)域，然后根據(jù)字符尺寸 特征進(jìn)行字符分割；
　　
　　字符識別：對分割后的字符進(jìn)行縮放、特征提取，與字符數(shù)據(jù)庫模板中的標(biāo)準(zhǔn)字符表達(dá)形式進(jìn)行匹配判別；
　　

　　結(jié)果輸出：將車牌識別的結(jié)果以文本格式輸出。

　　車牌識別是現(xiàn)代智能交通系統(tǒng)中的重要組成部分之一，應(yīng)用十分廣泛。可以實(shí)現(xiàn)停車場收費(fèi)管理，交通流量控制指標(biāo)測量，車輛定位，汽車防盜，高速公路超速自動化監(jiān)管、闖紅燈電子警察、公路收費(fèi)站等等多種功能，對于維護(hù)交通安全和城市治安，防止交通堵塞，實(shí)現(xiàn)交通自動化管理有著現(xiàn)實(shí)的意義。但車輛識別系統(tǒng)發(fā)展至今仍存在著諸多問題。
　　
　　車牌定位與字符分割。指在已拍攝的圖像中確定車牌的位置，提取出車牌的圖像，然后分割出車牌中的字符。車牌區(qū)域定位的困難主要來自于采集的圖像，由于采集車牌圖像的多樣性，且采集圖像時受到許多客觀因素的影響，如雨天、大霧、光線等，使得一些車牌圖像質(zhì)量出現(xiàn)不同程度的差異，在一般情況下，采集的圖像的背景非常復(fù)雜，采集圖像是在高速運(yùn)動中采集的圖片，所以圖片中車牌的位置不固定，車牌的大小也不一樣，以上的種種干擾因素，都給車牌區(qū)域定位和字符分割帶來了困難，從而影響車牌的識別率。
　　
　　高分辨率與識別速度的矛盾。從模擬相機(jī)到高清相機(jī)，也會引發(fā)圖像的高分辨率與識別速度相矛盾的問題。在車牌識別時主要體現(xiàn)為：高清圖片由于圖片覆蓋面廣，可能會同時在圖片中出現(xiàn)多個車牌的識別，這就對車牌識別的速度要求很高，車牌識別系統(tǒng)對于高清視頻流碼流過大，還會因?qū)ψR別系統(tǒng)資源占用需求過大而分析起來會出現(xiàn)處理速度過慢的問題，這可能導(dǎo)致出現(xiàn)漏車現(xiàn)象，而難以實(shí)現(xiàn)對車輛抓拍率和車牌識別準(zhǔn)確率的提升。

　　車牌識別系統(tǒng)的適應(yīng)性急需加強(qiáng)。目前我國的車牌識別產(chǎn)品都要求所識別的車牌大小固定，而對過大和過小的車牌一般都不能準(zhǔn)確識別。這樣就造成對視頻觸發(fā)的情況下部分車牌無法被識別的問題。此外，在有些現(xiàn)場環(huán)境中，由于受外界條件的影響，無法將相機(jī)架設(shè)在最合理位置，會造成圖片中車牌不同程度的偏移。
　　
　　車牌識別系統(tǒng)對污損車牌的識別效果不好。在公路和城市內(nèi)的實(shí)際應(yīng)用過程中，很難保證所涉及到的車牌都是沒有污損的，車牌在使用幾年之后，難免會出現(xiàn)污染和磨損等現(xiàn)象，而在路面上行駛的車輛也很難保證都是標(biāo)準(zhǔn)干凈的車牌，因此在實(shí)際環(huán)境中，面對破損污舊的車牌，如何提高車牌識別系統(tǒng)的識別能力也是實(shí)際需要解決的問題。

　　解決方案
　　
　　感光部件對外部環(huán)境的處理
　　
　　環(huán)境是影響車牌識別的主要因素，在采集車輛圖像時，由于環(huán)境光線變化劇烈，白天光較強(qiáng)、夜間較弱，面光與背光不同，上午和下午的光照方向也不一樣，抓拍圖像時受環(huán)境光線影響較大，車速過高、采集設(shè)備的動態(tài)范圍等都使成像質(zhì)量難以得到有效保證。當(dāng)識別算法認(rèn)為車牌達(dá)到了最佳成像位置時系統(tǒng)觸發(fā)系統(tǒng)開始拍攝，這對觸發(fā)設(shè)備的可靠性和響應(yīng)速度都有較高的要求，所以要解決環(huán)境造成識別率低下的問題，還要靠攝像機(jī)的感光部件對外部環(huán)境的處理。

　　對圖像預(yù)處理
　　
　　車牌定位之前一般要對圖像做預(yù)處理，然后再進(jìn)行車牌的定位、分割、識別等部分。由于得到的車牌圖像可能含有較多噪聲，或圖像對比度不強(qiáng)、車牌被部分遮擋、車牌處出現(xiàn)污點(diǎn)、變臟、模糊退色、有其它字符區(qū)域干擾、以及出現(xiàn)因運(yùn)動產(chǎn)生的圖像模糊失真等情況，所以定位算法實(shí)現(xiàn)起來有較多困難。對于字符分割，則可能存在光照不均、污跡嚴(yán)重、車牌傾斜、對比度小、牌照退色、牌照字符粘連等不利因素，這樣就需要研發(fā)與之適應(yīng)的算法。如算法能適應(yīng)各種復(fù)雜環(huán)境和有噪聲、車牌遮擋、車牌傾斜等狀況的話，那就可以大大提高車牌識別的概率。