真地車(chē)牌識(shí)別車(chē)牌辨認(rèn)是運(yùn)用車(chē)輛的動(dòng)態(tài)視頻或靜態(tài)圖像進(jìn)行車(chē)牌號(hào)碼、車(chē)牌顏色自動(dòng)辨認(rèn)的模式辨認(rèn)技術(shù)。技術(shù)的中心包括車(chē)牌定位算法、車(chē)牌字符切開(kāi)算法和光學(xué)字符辨認(rèn)算法等。

車(chē)牌辨認(rèn)技術(shù)作業(yè)原理 真地車(chē)牌識(shí)別車(chē)輛檢測(cè)：可選用埋地線圈檢測(cè)、紅外檢測(cè)、雷達(dá)檢測(cè)技術(shù)、視頻檢測(cè)等多種方法感知車(chē)輛的經(jīng)過(guò)，并觸發(fā)圖像搜集抓拍。 真地車(chē)牌識(shí)別圖像搜集：經(jīng)過(guò)高清攝像抓拍主機(jī)對(duì)通行車(chē)輛進(jìn)行實(shí)時(shí)、不間斷記載、搜集。 真地車(chē)牌識(shí)別預(yù)處理：噪聲過(guò)濾、自動(dòng)白平衡、自動(dòng)曝光以及伽馬校對(duì)、邊沿增強(qiáng)、對(duì)比度調(diào)整等。 車(chē)牌定位：在經(jīng)過(guò)圖像預(yù)處理之后的灰度圖像前進(jìn)行部隊(duì)掃描，斷定車(chē)牌區(qū)域。 真地車(chē)牌識(shí)別字符切開(kāi)：在圖像中定位出車(chē)牌區(qū)域后，經(jīng)過(guò)灰度化、二值化等處理，準(zhǔn)斷定位字符區(qū)域，然后依據(jù)字符標(biāo)準(zhǔn)特征進(jìn)行字符切開(kāi)。 字符辨認(rèn)：對(duì)切開(kāi)后的字符進(jìn)行縮放、特征提取，與字符數(shù)據(jù)庫(kù)模板中的標(biāo)準(zhǔn)字符表達(dá)形式進(jìn)行匹配判別。 效果輸出：將車(chē)牌辨認(rèn)的效果以文本格式輸出。 真地車(chē)牌識(shí)別車(chē)牌辨認(rèn)技術(shù)作業(yè)流程 車(chē)牌辨認(rèn)系統(tǒng)選用高度模塊化的規(guī)劃，將車(chē)牌辨認(rèn)進(jìn)程的各個(gè)環(huán)節(jié)各自作為一個(gè)獨(dú)立的模塊。 一、真地車(chē)牌識(shí)別車(chē)輛檢測(cè)跟蹤模塊 車(chē)輛檢測(cè)跟蹤模塊首要對(duì)視頻流進(jìn)行分析，判別其間車(chē)輛的方位，對(duì)圖像中的車(chē)輛進(jìn)行跟蹤，并在車(chē)輛方位最佳時(shí)間，記載該車(chē)輛的特寫(xiě)圖片，由于加入了跟蹤模塊，系統(tǒng)可以很好地打敗各種外界的攪擾，使得到更加合理的辨認(rèn)效果，可以檢測(cè)無(wú)牌車(chē)輛并輸出效果。 二、車(chē)牌定位模塊 真地車(chē)牌識(shí)別車(chē)牌定位模塊是一個(gè)十分重要的環(huán)節(jié)，是后續(xù)環(huán)節(jié)的基礎(chǔ)，其精確性對(duì)整系統(tǒng)統(tǒng)功用的影響巨大。車(chē)牌系統(tǒng)完全摒棄了以往的算法思路，完成了一種完全依據(jù)學(xué)習(xí)的多種特征融合的車(chē)牌定位新算法，適用于各種凌亂的布景環(huán)境和不同的攝像角度。 三、車(chē)牌糾正及精定位模塊 由于受拍照條件的束縛，圖像中的車(chē)牌總不可避免存在必定的傾斜，需求一個(gè)糾正和精定位環(huán)節(jié)來(lái)進(jìn)一步前進(jìn)車(chē)牌圖像的質(zhì)量，為切分和辨認(rèn)模塊做準(zhǔn)備。運(yùn)用精心規(guī)劃的快速圖像處理濾波器，不只核算快速，而且運(yùn)用的是車(chē)牌的整體信息，避免了部分噪聲帶來(lái)的影響。運(yùn)用該算法的另一個(gè)利益就是經(jīng)過(guò)對(duì)多個(gè)中心效果的分析還可以對(duì)車(chē)牌進(jìn)行精定位，進(jìn)一步減少非車(chē)牌區(qū)域的影響。 四、真地車(chē)牌識(shí)別車(chē)牌切分模塊 車(chē)牌系統(tǒng)的車(chē)牌切分模塊運(yùn)用了車(chē)牌文字的灰度、顏色、邊沿分布等各種特征，能較好地按捺車(chē)牌周?chē)渌肼暤挠绊?，并能忍受必定傾斜角度的車(chē)牌。這一算法有利于相似移動(dòng)式稽察這種車(chē)牌圖像噪聲較大的運(yùn)用。 五、真地車(chē)牌識(shí)別車(chē)牌辨認(rèn)模塊 在車(chē)牌辨認(rèn)系統(tǒng)中，一般選用多種辨認(rèn)模型相結(jié)合的方法來(lái)進(jìn)行車(chē)牌辨認(rèn)，構(gòu)建一種層次化的字符辨認(rèn)流程，可有效地前進(jìn)字符辨認(rèn)的正確率。另一方面，在字符辨認(rèn)之前，運(yùn)用核算機(jī)智能算法對(duì)字符圖像進(jìn)行前期處理，不只可盡可能保存圖像信息，而且可前進(jìn)圖像質(zhì)量，前進(jìn)相似字符的可區(qū)別性，確保字符辨認(rèn)的可靠性。 六、真地車(chē)牌識(shí)別車(chē)牌辨認(rèn)效果抉擇方案模塊 辨認(rèn)效果抉擇方案模塊，具體地說(shuō)，抉擇方案模塊運(yùn)用一個(gè)車(chē)牌經(jīng)過(guò)視界的進(jìn)程留下的前史記載，對(duì)辨認(rèn)效果進(jìn)行智能化的抉擇方案。其經(jīng)過(guò)核算觀測(cè)幀數(shù)、辨認(rèn)效果穩(wěn)定性、軌道穩(wěn)定性、速度穩(wěn)定性、均勻可信度和相似度等衡量值得到該車(chē)牌的概括可信度點(diǎn)評(píng)，然后決定是繼續(xù)跟蹤該車(chē)牌，還是輸出辨認(rèn)效果，或是拒絕該效果。這種方法概括運(yùn)用了一切幀的信息，減少了以往依據(jù)單幅圖像的辨認(rèn)算法所帶來(lái)的偶然性差錯(cuò)，大大前進(jìn)了系統(tǒng)的辨認(rèn)率和辨認(rèn)效果的正確性和可靠性。 七、真地車(chē)牌識(shí)別車(chē)牌跟蹤模塊 車(chē)牌跟蹤模塊記載下車(chē)輛行進(jìn)進(jìn)程中每一幀中該車(chē)車(chē)牌的方位以及外觀、辨認(rèn)效果、可信度等各種前史信息。由于車(chē)牌跟蹤模塊選用了具有必定容錯(cuò)才干的運(yùn)動(dòng)模型和更新模型，使得那些被短時(shí)間遮擋或瞬間迷糊的車(chē)牌仍能被正確地跟蹤和猜測(cè)，終究只輸出一個(gè)辨認(rèn)效果。