車牌識(shí)別系統(tǒng)的停車場(chǎng)管理：將車牌識(shí)別系統(tǒng)安裝于出入口，記錄車輛的牌照號(hào)碼、出入時(shí)間，并與自動(dòng)門、欄桿機(jī)的控制設(shè)備結(jié)合，實(shí)現(xiàn)車輛的自動(dòng)管理。應(yīng)用于停車場(chǎng)可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)計(jì)時(shí)收費(fèi)，也可以自動(dòng)計(jì)算可用車位數(shù)量并給出提示，實(shí)現(xiàn)停車收費(fèi)自動(dòng)管理節(jié)省人力、提率。

車牌識(shí)別系統(tǒng)的車牌號(hào)碼自動(dòng)登記：交通監(jiān)管部門每天都要處理大量的違章車輛圖片，一般由人工辨識(shí)車牌號(hào)碼再輸入管理系統(tǒng)，這種方式工作量大、容易疲勞誤判。采用車牌識(shí)別系統(tǒng)可以減少工作強(qiáng)度能夠大幅度提高處理速度和效率。這種功能可用于電子警察系統(tǒng)、道路監(jiān)控系統(tǒng)等。

車牌識(shí)別系統(tǒng)的預(yù)處理
由于圖像質(zhì)量容易受光照、天氣、相機(jī)位置等因素的影響，所以在識(shí)別車牌之前需要先對(duì)相機(jī)和圖像做一些預(yù)處理，以得到車牌清晰的圖像。一般會(huì)根據(jù)對(duì)現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境和已經(jīng)拍攝到的圖像的分析得出結(jié)論，實(shí)現(xiàn)相機(jī)的自動(dòng)曝光處理、自動(dòng)白平衡處理、自動(dòng)逆光處理、自動(dòng)過爆處理等，并對(duì)圖像進(jìn)行噪聲過濾、對(duì)比度增強(qiáng)、圖像縮放等處理。去噪方法有均值濾波、中值濾波和高斯濾波等；增強(qiáng)對(duì)比度的方法有對(duì)比度線性拉伸、直方圖均衡和同態(tài)濾波器等；圖像縮放的主要方法有近鄰插值法、雙線性插值法和立方卷積插值等。?

車牌識(shí)別系統(tǒng)的車牌定位
從整個(gè)圖像中準(zhǔn)確地檢測(cè)出車牌區(qū)域，是車牌識(shí)別過程的一個(gè)重要步驟，如果定位失敗或定位不完整，會(huì)直接導(dǎo)致終識(shí)別失敗。由于復(fù)雜的圖像背景，且要考慮不清晰車牌的定位，所以很容易把柵欄，廣告牌等噪聲當(dāng)成車牌，所以如何排除這些偽車牌也是車牌定位的一個(gè)難點(diǎn)。為了提高定位的準(zhǔn)確率和提高識(shí)別速度，一般的車牌識(shí)別系統(tǒng)都會(huì)設(shè)計(jì)一個(gè)外部接口，讓用戶自己根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境設(shè)置不同的識(shí)別區(qū)域。

車牌識(shí)別系統(tǒng)的字符分割
定位出車牌區(qū)域后，由于并不知道車牌中總共有幾個(gè)字符、字符間的位置關(guān)系、每個(gè)字符的寬高等信息，所以，為了車牌類型匹配和字符識(shí)別正確，字符分割是的一步。字符分割的主要思路是，基于車牌的二值化結(jié)果或邊緣提取結(jié)果，利用字符的結(jié)構(gòu)特征、字符間的相似性、字符間間隔等信息，一方面把單個(gè)字符分別提取出來，也包括粘連和斷裂字符等特殊情況的處理；另一方面把寬、高相似的字符歸為一類從而去除車牌邊框以及一些小的噪聲。一般采用的算法有：連通域分析、投影分析，字符聚類和模板匹配等。污損車牌和光照不均造成的模糊車牌仍是字符分割算法所面對(duì)的挑戰(zhàn)，有待更好的算法出現(xiàn)并解決以上問題。

車牌識(shí)別系統(tǒng)的字符識(shí)別
對(duì)分割后的字符的灰度圖像進(jìn)行歸一化處理，特征提取，然后經(jīng)過機(jī)器學(xué)習(xí)或與字符數(shù)據(jù)庫模板進(jìn)行匹配，后選取匹配度的結(jié)果作為識(shí)別結(jié)果。目前比較流行的字符識(shí)別算法有：模板匹配法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、支持向量機(jī)法和Adaboost分類法等。模板匹配法的優(yōu)點(diǎn)是識(shí)別速度快、方法簡(jiǎn)單，缺點(diǎn)是對(duì)斷裂、污損等情況的處理有一些困難；人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法學(xué)習(xí)能力強(qiáng)、適應(yīng)性強(qiáng)、分類能力強(qiáng)但比較耗時(shí)；支持向量機(jī)法對(duì)于未見過的測(cè)試樣本具有更好的識(shí)別能力且需要較少的訓(xùn)練樣本；Adaboost分類法能側(cè)重于比較重要的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，識(shí)別速度快、實(shí)時(shí)性較高。我國(guó)車牌由漢字、英文字母和阿拉伯?dāng)?shù)字3種字符組成，且具有統(tǒng)一的樣式，這也是識(shí)別過程的方便之處。但由于車牌很容易受外在環(huán)境的影響，出現(xiàn)模糊、斷裂、污損字符的情況，如何提高這類字符和易混淆字符的識(shí)別率，也是字符識(shí)別的難點(diǎn)之一。易混淆字符包括：0與D、0與Q、2與Z、8與B、5與S、6與G、4與A等。

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