系統(tǒng)進(jìn)行視頻車輛檢測，需要具備很高的處理速度并采用的算法，在基本不丟幀的情況下實(shí)現(xiàn)圖像采集、處理。若處理速度慢，則導(dǎo)致丟幀，使系統(tǒng)無法正確檢測到行駛速度較快的車輛，同時(shí)也難以在有利于識別的位置開始識別處理，影響系統(tǒng)識別率。因此，將視頻車輛檢測與牌照自動識別相結(jié)合具備一定的技術(shù)難度。

為了進(jìn)行牌照識別，需要以下幾個(gè)基本的步驟：

　　· 牌照定位，定位圖片中的牌照位置；

　　· 牌照字符分割，把牌照中的字符分割出來；

　　· 牌照字符識別，把分割好的字符進(jìn)行識別，終組成牌照號碼。

　　牌照識別過程中，牌照顏色的識別依據(jù)算法不同，可能在上述不同步驟實(shí)現(xiàn)，通常與牌照識別互相配合、互相驗(yàn)證。

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(luò)算法。基于模板匹配算法將分割后的字符二值化,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(jìn)行匹配，后選佳匹配作為結(jié)果。基于人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的算法有兩種：一種是先對待識別字符進(jìn)行特征提取，然后用所獲得特征來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分配器；另一種方法是直接把待處理圖像輸入網(wǎng)絡(luò)，由網(wǎng)絡(luò)自動實(shí)現(xiàn)特征提取直至識別出結(jié)果。

當(dāng)車輛接近出入口的時(shí)候，車輛檢測器會自動感應(yīng)到車輛的到來，然后觸發(fā)車牌識別一體機(jī)進(jìn)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(wù)器，安裝在數(shù)據(jù)服務(wù)器上的車牌識別軟件對圖像進(jìn)行處理，定位出牌照位置，再將車牌中的字符分割出來進(jìn)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(wù)器上。

采用計(jì)算機(jī)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(xué)字符識別，輸出識別結(jié)果5個(gè)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)。

自然光路線是指白天利用自然光線，夜間采用輔助照明光源，用彩色攝像機(jī)采集車輛真彩色圖像，用彩色圖像分析處理方法識別車牌。自然光真彩色識別技術(shù)路線，與人眼感光習(xí)慣一致，并且，真彩色圖像能夠反映車輛及其周圍環(huán)境真實(shí)的圖像信息，不僅可以用來識別車牌照，而且可以用來識別車牌照顏色、車流量、車型、車顏色等車輛特征。用一個(gè)攝像機(jī)采集的圖像，同時(shí)實(shí)現(xiàn)所有前端基本視頻信息采集、識別和人工輔助圖像取證判別，可以前瞻性的為未來的智能交通系統(tǒng)工程預(yù)留接口。

一個(gè)車牌識別系統(tǒng)是否實(shí)用，重要的指標(biāo)是識別率。國際交通技術(shù)作過的識別率指標(biāo)論述，要求是24小時(shí)全天候全牌正確識別率85%～95%。信路通的車牌識別系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用中已經(jīng)達(dá)到了全牌正確識別率90%以上。

將的牌照信息輸入系統(tǒng)，系統(tǒng)自動地識讀經(jīng)過車輛的牌照并查詢內(nèi)部數(shù)據(jù)庫。對于需要自動放行的車輛系統(tǒng)驅(qū)動電子門或欄桿機(jī)讓其通過，對于其它車輛系統(tǒng)會給出警示，由值勤人員處理?？捎糜谔厥鈫挝唬ㄈ畿娛鹿芾韰^(qū)、保密單位、保護(hù)單位等）、路橋收費(fèi)卡口、住宅區(qū)等。

車牌識別是停車場用于識別車輛信息的管理系統(tǒng)之一，該技術(shù)能夠提取出行駛中的車輛的牌照并進(jìn)行識別，目前的技術(shù)水平車牌識別率可達(dá)到99.7%，車牌識別技術(shù)可以的識別出車輛車牌號，與傳統(tǒng)的人工作業(yè)相比，無論是臨時(shí)車、內(nèi)部車輛、訪客車甚至是未經(jīng)許可的車輛，車牌識別系統(tǒng)都可以對其進(jìn)行圖像信息的捕獲，并上傳至數(shù)據(jù)庫存儲。

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