车牌识别算法原理

‘壹’ 车牌识别系统的工作原理

停车场车牌识别机系统是自动收费软件：界面操作简单易学，格局分布明确、视觉感强，支持多种传输协议：ICP、UDP、FTP、TFTP格式，机身自带64G内存，可存储jpg格式图像高达30000多张。采用H.264视频图像高压技术,对每天，每季度，年收费得出明细方便日后查看、核查，支持软件升级功能实现人脸识别技术。

一体机特点：同业兴创停车场系统可以全天不间断工作、不会疲劳、错误率极低，自动调节拍摄车牌时照成白平衡，色彩对比度不合理情况，将车牌识别设备安装于出入口，记录车辆的牌照号码、出入时间，并与地感线圈，栏杆机起降的控制完美结合，实现车辆的自动管理。节省人力、提高效率。

一体机工作性能：实现在低照度彩色摄像机的基础上，通过软件的功能，把图像中最亮的部分遮挡。一般可将大灯的强光遮挡，从而将车牌较清晰的抓拍下来，宽动态功能：这是解决车灯对于抓拍影响的最好的办法，当背景光过亮时，能够自动调节白平衡，并且在断电的时候还可以继续上传的功能，

‘贰’ 车牌识别停车场系统工作原理是什么

1. 原理就是通过摄像机拍摄道路上行驶的车辆图像进行车牌号码的识别，过程涉及：车辆检测—图像采集—预处理—车牌定位—字符分割—字符识别—结果输出。

2. 车辆检测：可采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技术、视频检测等多种方式感知车辆的经过，并触发图像采集抓拍。

3. 图像采集：通过高清摄像抓拍主机对通行车辆进行实时、不间断记录、采集。

4. 预处理：噪声过滤、自动白平衡、自动曝光以及伽马校正、边缘增强、对比度调整等。

5. 车牌定位：在经过图像预处理之后的灰度图像上进行行列扫描，确定车牌区域。

6. 字符分割：在图像中定位出车牌区域后，通过灰度化、二值化等处理，精确定位字符区域，然后根据字符尺寸特征进行字符分割。

7. 字符识别：对分割后的字符进行缩放、特征提取，与字符数据库模板中的标准字符表达形式进行匹配判别。

8. 结果输出：将车牌识别的结果以文本格式输出。

   
   参考资料：http://www.ankuai.net/proct/cpsbxt.html

‘叁’ 车牌识别系统识别车牌号的原理是什么呢

为了进行车牌识别，需要以下几个基本的步骤：
1)牌照定位，定位图片中的牌照位置；
2)牌照字符分割，把牌照中的字符分割出来；
3)牌照字符识别，把分割好的字符进行识别，最终组成牌照号码。

车牌识别过程中，牌照颜色的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常与车牌识别互相配合、互相验证。

‘肆’ 停车场或小区车牌识别一体机识别车牌号的过程是怎样的运用什么原理

原理就是通过摄像机拍摄道路上行驶的车辆图像进行车牌号码的识别，过程涉及：车辆检测—图像采集—预处理—车牌定位—字符分割—字符识别—结果输出。

车辆检测可采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技术、视频检测等多种方式感知车辆的经过，并触发图像采集抓拍。

介绍

停车场及小区出入口车牌识别技术的运用，首要用于记载车辆的车牌号码、车牌颜色、出入时间，完结车辆的自动处理，以便节省人力、前进功率。

例如运用于智能小区可以自动区别驶入车辆是不是归于本小区，对非内部车辆完结自动计时收费道闸。在一些单位这种运用还可以同车辆调度系统相联络，自动、客观地记载本单位车辆的出车情况。

‘伍’ 车牌字符识别算法原理是怎样的

原理就是通过摄像机拍摄道路上行驶的车辆图像进行车牌号码的识别，过程涉及：车辆检测—图像采集—预处理—车牌定位—字符分割—字符识别—结果输出。

• 辆检测：可采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技术、视频检测等多种方式感知车辆的经过，并触发图像采集抓拍。

• 图像采集：通过高清摄像抓拍主机对通行车辆进行实时、不间断记录、采集。

• 预处理：噪声过滤、自动白平衡、自动曝光以及伽马校正、边缘增强、对比度调整等。

• 车牌定位：在经过图像预处理之后的灰度图像上进行行列扫描，确定车牌区域。

• 字符分割：在图像中定位出车牌区域后，通过灰度化、二值化等处理，精确定位字符区域，然后根据字符尺寸特征进行字符分割。

• 字符识别：对分割后的字符进行缩放、特征提取，与字符数据库模板中的标准字符表达形式进行匹配判别。

• 结果输出：将车牌识别的结果以文本格式输出。

‘陆’ 车牌识别系统算法是什么-真地

汽车牌照自动识别技术
它是利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。通过对图像的采集和处理，完成车牌自动识别功能，能从一幅图像中自动提取车牌图像，自动分割字符，进而对字符进行识别。其硬件基础一般包括触发设备(监测车辆是否进入视野)、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机(如计算机)等。

自动识别技术分为硬识别和软识别（其实两者是相辅相成的）
“硬件识别”就是通过独立的硬件设备，对所抓拍图片进行一系列的字符处理；目前停车场系统行业中硬件识别也分为两种，即带有单独的车牌识别仪和前端硬件识别两种。前端硬件识别一体式摄像机是将传统单独的车牌识别仪嵌入至摄像机中，实现前端硬件与摄像机一体化，完美实现图像抓拍、视频流传输、字符识别、道闸抬杆等一系列的工作。
“软件识别”可以理解为通过软件对车牌号码进行的，通过在电脑上安装一个配套的车牌识别软件，对抓拍的图片进行识别处理。其工作方式是通过摄像机连续抓拍多张照片，选择其中较为清晰的一张，然后通过电脑软件进行字符处理，实现车牌识别的。因为每次识别需要抓拍多张照片，因此软识别的速度较慢。而且软识别系统对所抓拍的图片要求也是极高的，必须极为清晰才能达到想要的效果。该系统对现场环境以及调试质量要求极高，在诸多环境不佳的场合都不适用，并且识别设备的摆放也是非常重要的。
软硬识别的对比：
1、分析识别模式
硬识别系统：采用视频流分析识别，对监控范围内的视频流进行全天候实时分析；
软识别系统：图片分析识别，对到达指定范围内的车辆进行拍照，再对照片进行分析；当车辆位置不佳时，识别易出错。
2、智能算法模型

硬识别系统：采用智能模糊点阵识别算法，准确率更高，识别率大于99.70％。很少需要人工干预。
软识别系统：OCR/字型拓扑结构识别算法，会频繁出现误识别情况，准确率低于90％。需要人工不断输入纠正后的号牌。
3、可靠性及稳定性：

硬识别系统：专用识别器采用TI 公司的高速DSP，双CPU控制，确保系统可靠性和稳定性。
软识别系统：软件识别，容易频繁出现死机等情况，需经常重新启动电脑，造成间断性系统瘫痪。

‘柒’ 车牌识别系统的工作原理是什么

车牌识别停车场系统工作原理是：

1. 该系统通过视频采集接口采集摄像头摄入包含车牌的视频图像；

2. 再对动态采集到的图像进行处理以克服图像干扰，改善识别效果；

3. 接着在动态采集到的图像中自动找到车牌的位置也就是边缘检测，并分割出单个字符的矩形区域；

4. 然后对车牌进行二值化,最后把规整好的字符输入字符识别系统进行识别，实现对进出车辆车牌信息的识别；

5. 每一辆出入停车场的车辆均有出入图片匹配，由系统软件根据收费方案核算收费金额并显示在出口显示屏上，车辆进出场时可以实现不停车通行，快捷、方便、不用停车等待就可通过！

‘捌’ 车牌识别系统的识别原理

车辆检测可以采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技术、视频检测等多种方式。采用视频检测可以避免破坏路面、不必附加外部检测设备、不需矫正触发位置、节省开支，而且更适合移动式、便携式应用的要求。
系统进行视频车辆检测，需要具备很高的处理速度并采用优秀的算法，在基本不丢帧的情况下实现图像采集、处理。若处理速度慢，则导致丢帧，使系统无法检测到行驶速度较快的车辆，同时也难以保证在有利于识别的位置开始识别处理，影响系统识别率。因此，将视频车辆检测与牌照自动识别相结合具备一定的技术难度。 为了进行车牌识别，需要以下几个基本的步骤：
1) 牌照定位，定位图片中的牌照位置；
2) 牌照字符分割，把牌照中的字符分割出来；
3) 牌照字符识别，把分割好的字符进行识别，最终组成牌照号码。
车牌识别过程中，牌照颜色的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常与车牌识别互相配合、互相验证。
1) 牌照定位
自然环境下，汽车图像背景复杂、光照不均匀，如何在自然背景中准确地确定牌照区域是整个识别过程的关键。首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索，找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，最后选定一个最佳的区域作为牌照区域，并将其从图像中分离出来。
2) 牌照字符分割
完成牌照区域的定位后，再将牌照区域分割成单个字符，然后进行识别。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间或字符内的间隙处取得局部最小值的附近，并且这个位置应满足牌照的字符书写格式、字符、尺寸限制和一些其他条件。利用垂直投影法对复杂环境下的汽车图像中的字符分割有较好的效果。
3) 牌照字符识别方法主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。基于模板匹配算法首先将分割后的字符二值化并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小，然后与所有的模板进行匹配，选择最佳匹配作为结果。基于人工神经网络的算法有两种：一种是先对字符进行特征提取，然后用所获得特征来训练神经网络分配器；另一种方法是直接把图像输入网络，由网络自动实现特征提取直至识别出结果。
实际应用中，车牌识别系统的识别率还与牌照质量和拍摄质量密切相关。牌照质量会受到各种因素的影响，如生锈、污损、油漆剥落、字体褪色、牌照被遮挡、牌照倾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等等；实际拍摄过程也会受到环境亮度、拍摄方式、车辆速度等等因素的影响。这些影响因素不同程度上降低了车牌识别的识别率，也正是车牌识别系统的困难和挑战所在。为了提高识别率，除了不断地完善识别算法还应该想办法克服各种光照条件，使采集到的图像最利于识别。

‘玖’ 车牌识别原理是什么

请在此输入您的回答，每一次专业解答车牌识别技术的原理都是一样的，具体流程如下：图像捕捉与获取、车牌定位、字符分割
字符识别、输出结果。不一样的是在上述环节中采用不同的技术，比如作为核心技术的车牌定位，
就可能用到(1)自适应边界搜索法、(2)区域生长法、(3)灰度图像数学形态学运算法、
(4)基于字符串特征增强的分割方法、(5)模糊聚类法、(6)基于灰度图的车牌定位和分割法、
(7)DFT变换法等等。这些技术本身都不难，难的是如何根据具体的现场环境，选择最具针对性的
算法。以国内最领先的火眼臻睛车牌识别系统为例，他们采用一种叫启发式自适应融合定位算法，
也就是不仅仅利用单一一种定位方法，算法内部对场景分类，然后针对不同的场景选择一种或者
多种算法，以保证算法效果。核心技术倒不在定位算法本身，而是“启发”、“自适应”与“融合”，
这反而比定位算法本身更加复杂。未来会出现更加智能化的车牌识别。都将打造您的权威形象

‘拾’ 车牌识别工作原理是什么

从一幅图像中自动提取车牌图像，自动分割字符，进而对字符进行识别.其硬件基础一般包括触发设备(监测车辆是否进入视野)、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机(如计算机)等，其软件核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。某些牌照识别系统还具有通过视频图像判断车辆驶入视野的功能称之为视频车辆检测。