車牌識別識別原理

發(fā)布日期：2017-04-07 作者：哈爾濱速爾科技點擊：

車牌自動識別是一項利用車輛的動態(tài)視頻或靜態(tài)圖像進(jìn)行牌照號碼、牌照顏色自動識別的模式識別技術(shù)。其硬件基礎(chǔ)一般包括觸發(fā)設(shè)備（監(jiān)測車輛是否進(jìn)入視野）、攝像設(shè)備、照明設(shè)備、圖像采集設(shè)備、識別車牌號碼的處理機（如計算機）等，其軟件核心包括車牌定位算法、車牌字符分割算法和光學(xué)字符識別算法等。某些車牌識別系統(tǒng)還具有通過視頻圖像判斷是否有車的功能稱之為視頻車輛檢測。一個完整的車牌識別系統(tǒng)應(yīng)包括車輛檢測、圖像采集、車牌識別等幾部分(如圖1所示)。當(dāng)車輛檢測部分檢測到車輛到達(dá)時觸發(fā)圖像采集單元，采集當(dāng)前的視頻圖像。車牌識別單元對圖像進(jìn)行處理，定位出牌照位置，再將牌照中的字符分割出來進(jìn)行識別，然后組成牌照號碼輸出。

哈爾濱車牌識別車輛檢測

車輛檢測可以采用埋地線圈檢測、紅外檢測、雷達(dá)檢測技術(shù)、視頻檢測等多種方式。采用視頻檢測可以避免破壞路面、不必附加外部檢測設(shè)備、不需矯正觸發(fā)位置、節(jié)省開支，而且更適合移動式、便攜式應(yīng)用的要求。

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優(yōu)秀的算法，在基本不丟幀的情況下實現(xiàn)圖像采集、處理。若處理速度慢，則導(dǎo)致丟幀，使系統(tǒng)無法檢測到行駛速度較快的車輛，同時也難以保證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。

哈爾濱車牌識別號碼識別

為了進(jìn)行車牌識別，需要以下幾個基本的步驟：

1) 牌照定位，定位圖片中的牌照位置；

2) 牌照字符分割，把牌照中的字符分割出來；

3) 牌照字符識別，把分割好的字符進(jìn)行識別，最終組成牌照號碼。

車牌識別過程中，牌照顏色的識別依據(jù)算法不同，可能在上述不同步驟實現(xiàn)，通常與車牌識別互相配合、互相驗證。

1) 牌照定位

自然環(huán)境下，汽車圖像背景復(fù)雜、光照不均勻，如何在自然背景中準(zhǔn)確地確定牌照區(qū)域是整個識別過程的關(guān)鍵。首先對采集到的視頻圖像進(jìn)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(jìn)一步分析、評判，最后選定一個最佳的區(qū)域作為牌照區(qū)域，并將其從圖像中分離出來。

2) 牌照字符分割

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(jìn)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)的間隙處取得局部最小值的附近，并且這個位置應(yīng)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(fù)雜環(huán)境下的汽車圖像中的字符分割有較好的效果。

3) 牌照字符識別方法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?；谀０迤ヅ渌惴ㄊ紫葘⒎指詈蟮淖址祷⑵涑叽绱笮】s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，選擇最佳匹配作為結(jié)果?；谌斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法有兩種：一種是先對字符進(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圖像輸入網(wǎng)絡(luò)，由網(wǎng)絡(luò)自動實現(xiàn)特征提取直至識別出結(jié)果。

哈爾濱車牌識別在實際應(yīng)用中，車牌識別系統(tǒng)的識別率還與牌照質(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、拍攝方式、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車牌識別的識別率，也正是車牌識別系統(tǒng)的困難和挑戰(zhàn)所在。為了提高識別率，除了不斷地完善識別算法還應(yīng)該想辦法克服各種光照條件，使采集到的圖像最利于識別。