主成分分析方法根據(jù)車牌背景顏色和字符邊界具有固定的匹配函數(shù)，找到顏色相對于特征點的主成分方向。車牌的水平傾斜角度;最小方差法，根據(jù)字符投影點在垂直方向上的最小坐標偏差導(dǎo)出垂直傾角的閉合表達式，從而確定垂直傾角;利用檢測到的車牌的四個頂點進行透視變換，對相關(guān)矩陣進行變換后實現(xiàn)車牌的畸變校正。在宜博時代，大角度車牌識別的識別率仍然很高。

1、車牌識別系統(tǒng)圖像采集 根據(jù)車輛檢測方法的不同，圖像采集一般分為兩種類型。一是靜態(tài)模式下的圖像采集。車輛觸發(fā)感應(yīng)線圈、紅外或雷達給相機一個觸發(fā)信號，相機接收到觸發(fā)信號。該方法具有觸發(fā)率高、性能穩(wěn)定等優(yōu)點。缺點是線圈需要在地面切割，施工量大。二是視頻模式下的圖像采集，不需要外部觸發(fā)信號。視頻流圖像將被實時記錄下來。該方法的優(yōu)點是施工方便，不需要切割地面鋪設(shè)線圈，也不需要安裝車輛檢測裝置等部件，但其缺點也非常顯著。由于算法的局限性，方案觸發(fā)。速率和識別率均低于外部觸發(fā)。經(jīng)過北京一博時代嚴格的算法優(yōu)化，這兩種圖像采集模式的識別率和穩(wěn)定性均處于行業(yè)前列。 2、車牌識別系統(tǒng)預(yù)處理 由于圖像質(zhì)量容易受到光照、天氣、相機位置等因素的影響，在識別車牌前需要對相機和圖像進行預(yù)處理，以保證車牌的圖像最清晰。一般情況下，相機在對場景環(huán)境和已拍攝圖像進行分析的基礎(chǔ)上，實現(xiàn)自動曝光處理、自動白平衡處理、自動背光處理、自動過爆處理等，對圖像進行噪聲濾波和對比度增強。圖像縮放等處理。去噪方法包括均值濾波、中值濾波和高斯濾波;對比度增強方法包括對比度線性拉伸、直方圖均衡化和同態(tài)濾波器;圖像縮放的主要方法是最近鄰插值和雙線性插值。方法和三次卷積插值。 3、車牌識別系統(tǒng)車牌定位 從整個圖像中準確檢測車牌區(qū)域是車牌識別過程中的一個重要步驟。如果定位失敗或定位不完整，將直接導(dǎo)致最終的識別失敗。由于圖像背景復(fù)雜，車牌定位不清晰，容易將柵欄、廣告牌等噪聲視為車牌，如何消除這些虛假車牌也是車牌定位的難點。為了提高定位的準確性和識別速度，通用車牌識別系統(tǒng)將設(shè)計一個外部接口，允許用戶根據(jù)站點環(huán)境設(shè)置不同的識別區(qū)域。簡易停車牌照識別系統(tǒng)可用于設(shè)置復(fù)雜背景(如綠化帶、井蓋等)場景的識別區(qū)域。 4、車牌識別系統(tǒng)車牌校正 由于拍攝角度、鏡頭等因素的影響，圖像中的車牌存在水平傾斜、垂直傾斜或梯形畸變，給后續(xù)的識別處理帶來困難。如果車牌定位后進行車牌校正過程，有利于去除車牌框架等噪聲，更有利于字符識別。目前常用的校正方法有:霍夫變換法，通過檢測車牌的上下直線和左右邊框來計算傾斜角度;旋轉(zhuǎn)投影法是將圖像按不同角度垂直投影在水平軸上，投影值為0的點之和為垂直傾角，水平傾角的計算方法類似。 主成分分析方法根據(jù)車牌背景顏色和字符邊界具有固定的匹配函數(shù)，找到顏色相對于特征點的主成分方向。車牌的水平傾斜角度;最小方差法，根據(jù)字符投影點在垂直方向上的最小坐標偏差導(dǎo)出垂直傾角的閉合表達式，從而確定垂直傾角;利用檢測到的車牌的四個頂點進行透視變換，對相關(guān)矩陣進行變換后實現(xiàn)車牌的畸變校正。在宜博時代，大角度車牌識別的識別率仍然很高。 5、車牌識別系統(tǒng)字符分割 后定位車牌區(qū)域,由于沒有信息的總數(shù)在車牌字符,字符之間的位置關(guān)系,每個字符的寬度和高度,等等,以確保正確的匹配的車牌類型和正確的字符識別中,字符分割是至關(guān)重要的。一個步驟。字符分割的主要思想是基于車牌的二值化結(jié)果或邊緣提取結(jié)果,使用字符的結(jié)構(gòu)特征,相似字符,字符之間的間隔,等等,一方面,分別提取單個字符,包括粘附和破碎的人物等特殊情況的處理;另一方面，將車牌邊緣寬、相似度高的特征歸為一類，消除了車牌邊緣的噪聲。常用的算法有:連通域分析、投影分析、字符聚類和模板匹配。車牌污損和光照不均勻?qū)е碌能嚺颇：匀皇亲址指钏惴媾R的挑戰(zhàn)，需要更好的算法來解決上述問題。 6,車牌識別系統(tǒng)字符識別 對分割后的字符灰度圖像進行歸一化，提取特征，然后進行機器學(xué)習(xí)或與字符數(shù)據(jù)庫模板匹配，最后選擇匹配度最高的結(jié)果作為識別結(jié)果。目前比較流行的字符識別算法有:模板匹配法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、支持向量機法和Adaboost分類法。模板匹配方法的優(yōu)點是識別速度快，方法簡單。缺點是在處理斷裂和結(jié)垢方面存在一定的困難;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法學(xué)習(xí)能力強，適應(yīng)性強，分類能力強但耗時;該方法對未見過的測試樣本具有較好的識別能力，對訓(xùn)練樣本的要求較低。Adaboost分類方法能夠?qū)⒅攸c放在更重要的訓(xùn)練數(shù)據(jù)上，識別速度快，實時性高。中國的車牌由三個字符組成:漢字、英文字母和阿拉伯數(shù)字，樣式統(tǒng)一，也是識別過程中方便的一部分。然而，由于車牌容易受到外部環(huán)境的影響，字符存在模糊、斷裂和染色等問題，如何提高這些字符和混淆字符的識別率也是字符識別中的難點之一?；煜淖址?0和D, 0和Q, 2和Z, 8和B, 5和S, 6和G, 4和A，等等。 7、車牌識別系統(tǒng)車牌識別結(jié)果輸出 將車牌識別結(jié)果以文本格式輸出，包括車牌號，車牌顏色，車牌類型等。