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車牌辨認系統的車牌自動辨認的原理是什么

車牌辨認系統是一項使用車輛的動態視頻或靜態圖畫進行車牌號碼、車牌色彩自動辨認的模式辨認技能。其硬件根底一般包含觸發設備（監測車輛是否進入視野）、攝像設備、照明設備、圖畫收集設備、辨認車牌號碼的處理機（如計算機）等，其軟件中心包含車牌定位算法、車牌字符切割算法和光學字符辨認算法等。某些車牌辨認系統還具有通過視頻圖畫判別是否有車的功能稱之為視頻車輛檢測。一個完整的車牌辨認系統應包含車輛檢測、圖畫收集、車牌辨認等幾部分(如圖1所示)。當車輛檢測部分檢測到車輛到達時觸發圖畫收集單元，收集當前的視頻圖畫。車牌辨認單元對圖畫進行處理，定位出車牌方位，再將車牌中的字符切割出來進行辨認，然后組成車牌號碼輸出。

（1）車輛檢測
車輛檢測能夠選用埋地線圈檢測、紅外檢測、雷達檢測、視頻檢測等多種方式。選用視頻檢測能夠防止損壞路面、不用附加外部檢測設備、不需矯正觸發方位、節省開支，而且更適合移動式、便攜式應用的要求。
車牌辨認系統進行視頻車輛檢測，需要具備很高的處理速度并選用的算法，在基本不丟幀的情況下完成圖畫收集、處理。若處理速度慢，則導致丟幀，使系統無法檢測到行進速度較快的車輛，同時也難以保證在有利于辨認的方位開端辨認處理，影響系統辨認率。因而，將視頻車輛檢測與車牌自動辨認相結合具備一定的技能難度。

（2）車牌號碼、色彩辨認
為了進行車牌辨認，需要以下幾個基本的過程：
1) 車牌定位，定位圖片中的車牌方位；
2) 車牌字符切割，把車牌中的字符切割出來；
3) 車牌字符辨認，把切割好的字符進行辨認，zui終組成車牌號碼。
車牌辨認系統辨認過程中，車牌色彩的辨認根據算法不同，可能在上述不同過程完成，通常與車牌辨認互相配合、互相驗證。
1) 車牌定位
天然環境下，轎車圖畫背景雜亂、光照不均勻，如何在天然背景中精確地確定車牌區域是整個辨認過程的關鍵。首要對收集到的視頻圖畫進行大范圍相關查找，找到契合轎車車牌特征的若干區域作為候選區，然后對這些侯選區域做進一步分析、評判，zui后選定一個zui佳的區域作為車牌區域，并將其從圖象中分離出來。
2) 車牌字符切割
完結車牌區域的定位后，再將車牌區域切割成單個字符，然后進行辨認。字符切割一般選用筆直投影法。因為字符在筆直方向上的投影必定在字符間或字符內的空隙處取得部分zui小值的鄰近，而且這個方位應滿意車牌的字符書寫格局、字符、尺度限制和一些其他條件。使用筆直投影法對雜亂環境下的轎車圖畫中的字符切割有較好的效果。
3) 車牌字符辨認
字符辨認方法現在主要有根據模板匹配算法和根據人工神經網絡算法。根據模板匹配算法首要將切割后的字符二值化并將其尺度巨細縮放為字符數據庫中模板的巨細，然后與一切的模板進行匹配，挑選zui佳匹配作為成果。根據人工神經網絡的算法有兩種：一種是先對字符進行特征提取，然后用所取得特征來練習神經網絡分配器；另一種方法是直接把圖畫輸入網絡，由網絡自動完成特征提取直至辨認出成果。

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