自然環(huán)境下，汽車圖像背景復雜、光照不均勻，如何在自然背景中準確地確定牌照區(qū)域是整個識別過程的關(guān)鍵。對采集到的視頻圖像進行大范圍相關(guān)搜索，找到符合汽車牌照特征的若干區(qū)域作為候選區(qū)，然后對這些侯選區(qū)域做進一步分析、評判，后選定一個佳的區(qū)域作為牌照區(qū)域，并將其從圖象中分割出來。
完成牌照區(qū)域的定位后，再將牌照區(qū)域分割成單個字符，然后進行識別。字符分割一般采用垂直投影法。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符間或字符內(nèi)的間隙處取得局部小值的附近，并且這個位置應滿足牌照的字符書寫格式、字符、尺寸限制和一些其他條件。利用垂直投影法對復雜環(huán)境下的汽車圖像中的字符分割有較好的效果。
字符識別方法目前主要有基于模板匹配算法和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法?；谀０迤ヅ渌惴▽⒎指詈蟮淖址祷?并將其尺寸大小縮放為字符數(shù)據(jù)庫中模板的大小，然后與所有的模板進行匹配，后選佳匹配作為結(jié)果?；谌斯ど窠?jīng)元網(wǎng)絡的算法有兩種：一種是先對待識別字符進行特征提取，然后用所獲得特征來訓練神經(jīng)網(wǎng)絡分配器；另一種方法是直接把待處理圖像輸入網(wǎng)絡，由網(wǎng)絡自動實現(xiàn)特征提取直至識別出結(jié)果。
實際應用中，牌照識別系統(tǒng)的識別率與牌照質(zhì)量和拍攝質(zhì)量密切相關(guān)。牌照質(zhì)量會受到各種因素的影響，如生銹、污損、油漆剝落、字體褪色、牌照被遮擋、牌照傾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等等；實際拍攝過程也會受到環(huán)境亮度、拍攝亮度、車輛速度等等因素的影響。這些影響因素不同程度上降低了牌照識別的識別率，也正是牌照識別系統(tǒng)的困難和挑戰(zhàn)所在。為了提高識別率，除了不斷的完善識別算法，還應該想辦法克服各種光照條件，使采集到的圖像利于識別。
當車輛接近出入口的時候，車輛檢測器會自動感應到車輛的到來，然后觸發(fā)車牌識別一體機進行圖像抓拍，然后將抓拍的圖像發(fā)送到數(shù)據(jù)處理服務器，安裝在數(shù)據(jù)服務器上的車牌識別軟件對圖像進行處理，定位出牌照位置，再將車牌中的字符分割出來進行識別，然后組成車牌號碼保存下來，圖像和車牌號碼均保存在數(shù)據(jù)處理服務器上。
采用計算機視覺技術(shù)識別車牌的流程通常都包括車輛圖像采集，車牌定位，字符分割，光學字符識別，輸出識別結(jié)果5個步驟。車輛圖像的采集方式?jīng)Q定了車牌識別的技術(shù)路線。目前國際ITS通行的兩條主流技術(shù)路線是自然光和紅外光圖像采集識別。自然光和紅外光不會對人體產(chǎn)生不良的心理影響，也不會對環(huán)境產(chǎn)生新的電子污染，屬于綠色環(huán)保技術(shù)。
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