车牌识别的方法

2024年2月4日发(作者：s600迈巴赫v12 价格)

车牌识别的方法

车牌识别系统(Vehicle License Plate Recognition，VLPR)是计算机视频图像识别技术在车辆牌照识别中的一种应用，能够将运动中的车辆牌照信息（含汉字字符、英文字母、阿拉伯数字及号牌颜色）从复杂背景中提取并识别出来，通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等技术，识别车辆牌号、颜色等信息，目前最新的技术水平为字母和数字的识别率均可达到99%以上。 车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成部分之一，应用十分广泛。它以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础，对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频序列进行分析，得到每一辆汽车唯一的车牌号码，从而完成识别过程。 当前，车牌识别技术已经广泛应用于停车管理、称重系统、静态交通车辆管理、公路治超、公路稽查、车辆调度、车辆检测等各种场合，对于维护交通安全和城市治安，防止交通堵塞，实现交通自动化管理有着现实的意义。 目前车牌识别技术已经开始成熟，国内外厂商推出了一批性能优异的产品，开始在交通、公安、停车场、安防、小区、充电站、加油站、车服门店等许多领域得到了成功的应用。目前的车牌识别产品除自动识别车牌号码外，有些产品比如深睛S-VX系列车牌识别一体机还能同时识别车牌颜色，车身颜色，车辆品牌及年代，完成相关图像的保存和记录。 根据应用条件和要求的不同，车牌识别产品也有多种类型。从实现模式来说，分为软识别和硬识别两种。 软识别即车牌识别软件，基本是安装的PC端、服务器端，前端硬件设备采集视频或抓拍图片，传输到后端带有识别软件识别端进行识别，这种技术多数应用在前期模拟相机时代停车场，高速公路，电子警察，但这种方式针对分析端要求较高，如中间传输出现中断或者分析端出现重启情况，不可实时进行识别。特别是在一些小型场景，比如停车场，加油站，新能源电动车充电站内，PC在岗亭或者机房，经常由于温度、潮湿等条件影响，会存在不稳定情况；另外在特定场景，由于天气、复杂环境、角度影响，识别率迟迟达不到很高标准，所以这项已经很少使用。 硬识别即前端实现视频图像采集处理，自动补光，自适应各种复杂环境，车辆号码自动识别并输出一体化设备，这种模式采用嵌入式技术，把深度学习算法植入到专用摄像机硬件中。具有运算速度快、器件体积小、稳定性强，自适应强等特点。产品一般如下图： 不过，你知道车牌识别技术是如何实现车牌定位的吗？ 车牌定位，

就是在车牌图像中找出最符合车牌特征的区域。其主要目的是在经图像预处理后原始灰度图像中寻出车牌的位置，并将包含车牌字符的一块子图像从整个图像中分割出来，供字符识别子系统之用，分割的准确与否直接关系到整个车牌字符识别系统的识别率。 车牌识别系统现阶段比较成熟的车牌定位方法有：基于图像的彩色信息法、基于纹理分析的方法、基于边缘检测的方法、基于数学形态学的方法、基于遗传算法的定位、基于神经网络定位等。 汽车牌照定位：在车牌识别系统中对车牌定位的算法包括三个过程，即颜色识别、形状识别、纹理识别。先通过颜色识别来初步确定车牌的所在区域，再结合车牌的形状特征以及纹理特征精确定位。 车牌识别系统都是基于牌照区域的特征来进行定位的，车辆牌照的主要特征如下： 1、颜色特征 车牌底色与字符颜色有着相应的组合，颜色对比强烈。如果对彩色图像进行定位，有蓝底白字白框线，黄底黑字黑框线，黑底白字白框线，白底黑f红1字黑框线等几种颜色搭配的车牌。如果对灰度图像进行定位，则有深色底浅色字和浅色底深色字两种组合。 2、几何特征 在车辆图像中，车牌通常是一个近似矩形或者平行四边形的区域。宽、高比例在一定范围内，标准长宽比值为3.14，定位出来的车牌区域一般在此比值上下，相差不大。 3、纹理特征 在车辆牌照内，有7个字符规则排列，形成了特殊的纹理特征。通过车辆牌照的扫描线，灰度值有着较规则跳变。