分析車牌識(shí)別原理在汽車識(shí)別中，基于圖像分割及圖像識(shí)別理論，分析包含車輛編號的圖像，確定圖像內(nèi)的位置，提取出文字進(jìn)行識(shí)別。車牌識(shí)別過程包括圖像采集、預(yù)處理、車牌定位、字符分割、字符識(shí)別、結(jié)果輸出等一系列算法運(yùn)算，其運(yùn)行流程如下：
1.圖像采集:用高清攝像機(jī)拍攝實(shí)體，記錄，間歇記錄，通過卡實(shí)時(shí)收錄汽車和車輛的違反行為。
2.預(yù)處理:畫質(zhì)是影響高清和低車輛識(shí)別率、噪音過濾器、自動(dòng)白平衡、自動(dòng)曝光、伽瑪補(bǔ)正、邊緣補(bǔ)充、對比度調(diào)整等的重要因素,因此有必要對高清主機(jī)收集的原始圖像進(jìn)行處理。
3.車牌定位：數(shù)字板的準(zhǔn)確性和位置確定是直接影響整個(gè)號碼板識(shí)別率的重要元素，確定數(shù)字板的劃分和劃分效果。分析儀表特征及定位算法的核心在于，圖像預(yù)處理執(zhí)行后，通過中間調(diào)圖像矩陣掃描、掃描確定列方向，確定車板(地候選區(qū)域，提高該區(qū)域第一行的坐標(biāo)，并通過行掃描確定該區(qū)域的坐標(biāo)和寬度的板面)確定乘積。該算法允許識(shí)別圖像內(nèi)的所有汽車的位置。
4.字符分割：在圖像中指定了世代區(qū)域之后，通過漸變、漸變擴(kuò)展、二值化、邊緣化等處理，以及基于字符尺寸特征的動(dòng)態(tài)模板，進(jìn)一步準(zhǔn)確地確定字符區(qū)域的位置。我們建議一種區(qū)分字符和標(biāo)準(zhǔn)字符大小的方法。
5.字符識(shí)別：通過使用變焦分割字符提取特征，取得特定字符的表現(xiàn)形式，根據(jù)分類判別函數(shù)和分類規(guī)則判斷，使字符數(shù)據(jù)庫模板的標(biāo)準(zhǔn)字符表現(xiàn)形式一致，能夠識(shí)別輸入的單詞圖像。
6.結(jié)果輸出：車牌識(shí)別結(jié)果以文本形式輸出。
看了車牌識(shí)別原理，總結(jié)出車牌識(shí)別技術(shù)在應(yīng)用中面臨著兩個(gè)問題。
自然因素：光線和氣候
與一般的室內(nèi)監(jiān)控和室外環(huán)境不同，道路監(jiān)控的特征是24小時(shí)不休息提供道路監(jiān)控的屏幕。照相機(jī)必須克服強(qiáng)光的變化。由于從日中的日照維持在夜晚的超低光環(huán)境的清潔屏幕，使之認(rèn)識(shí)系統(tǒng)不同的車號，能進(jìn)行道路的安全管理。因此，為了彌補(bǔ)夜間環(huán)境中的自然光源不足，克服噪音的大小等問題，照相機(jī)必須裝載本來的光敏技術(shù)和長距離紅外線(ILED)。除了晝夜的轉(zhuǎn)換，在一些環(huán)境條件下，光線比較大，并且有問題身體太暗無法區(qū)分。如果照相機(jī)沒有配備出色的硬件寬度的動(dòng)態(tài)技術(shù)(WDR)，沒有強(qiáng)光抑制技術(shù)很難得到清晰的畫面。此外，強(qiáng)勁的天氣、大雨、大雪、濃霧等影響照相機(jī)的運(yùn)動(dòng)，成為不可預(yù)測天氣變化的主要原因。如何提高照相機(jī)的硬件級別?或者，根據(jù)各種認(rèn)證標(biāo)準(zhǔn)，對于經(jīng)常變化的區(qū)域，完成天氣監(jiān)視。各安全制造商的硬件要求肯定會(huì)持續(xù)上升。
人為因素：車速和車牌
另外，道路監(jiān)控面臨著另一個(gè)無法控制的課題。即使在一般道路上，根據(jù)駕駛習(xí)慣的不同，速度也有可能達(dá)到30~40 km。因此，照相機(jī)的快門速度和幀速度必須趕上車輛的高速移動(dòng)。識(shí)別車輛詳細(xì)信息及車牌號碼，識(shí)別并識(shí)別系統(tǒng)。速度控制很難，車牌的均一性讓各公司的防盜攝像頭煩惱。字母中的字母數(shù)目和各種字母組合的不同增加了識(shí)別系統(tǒng)的負(fù)載。另外，很多司機(jī)無法保持車牌的清潔度。也有污穢和屏蔽數(shù)，腐敗等的問題。
這樣，在一系列惡劣條件下，道路監(jiān)控與車牌識(shí)別相對門坎比一般環(huán)境來得更具挑戰(zhàn)性。