廠家解析車牌識別原理

自然（rán）環境下（xià），汽車圖像背景複雜、光照不（bú）均勻，如何在自然背景（jǐng）中準確地確定牌照（zhào）區域是整個識別過程的關鍵。首先對采集到的視頻圖像進行大範圍相關搜（sōu）索（suǒ），找到符合汽車（chē）牌照特征的若幹區域作為候選區，然後對這些侯選區域做進（jìn）一步分（fèn）析、評判，最後選定一個最佳的區域作為牌照區域，並將其從圖像中分離出來。

牌照字符識別（bié）方法主要有基於模板匹（pǐ）配算法（fǎ）和基於人工神經網絡算法。基（jī）於模板匹（pǐ）配算法（fǎ）首先將分割後的字符二值化並將其（qí）尺寸大小縮放為字符數（shù）據庫中模（mó）板的大小，然後與（yǔ）所有的模板進行匹配，選擇最佳匹配作為結果。基（jī）於人工神經網絡的（de）算法有兩種：一種是先對字符進（jìn）行特征提取，然後用所獲（huò）得特征來訓（xùn）練神（shén）經（jīng）網絡分配器；另（lìng）一種方法是直接把圖像輸（shū）入網絡，由網絡自（zì）動實現特征提取直至識別出結果。

完成牌照區域的（de）定位後，再將牌照區域分割成單個字符，然（rán）後進行識別。字符分割一般采用垂直投影法。由於字符在垂直方（fāng）向上的投影必然在字符間或字符內的間隙處取得局部最小值的附近，並且這個位置應滿足牌照的字符書寫格式、字符、尺寸限製和一些其（qí）他（tā）條件（jiàn）。利用（yòng）垂直投（tóu）影法對複雜環境下的汽車圖像中的字符分割有較好的效果。

車牌識別雲台攝像機通過光抑製屏蔽，電子快門調（diào）節，寬動態功能等來實現抓拍車牌：

強光（guāng）屏蔽：在低照度彩色（sè）攝像機的基（jī）礎上，通過軟件（jiàn）的功能，把圖像中最亮的部分遮擋。

作為智能交通領域確定車（chē）輛身份的最重要手段，車牌識別技術為實現交通的智能管理發揮了很大作用，在各項工（gōng）作中都有車牌識別（bié）技術的滲透。

未來，隨著我國城市化進程發展的提速，交通壓力將更加嚴（yán）峻，因此智能化交通管理將是（shì）今後交通發展的大方向。而作為智能化交通管理體（tǐ）係中的重（chóng）要核心，車牌識別係統也將得到進一步扶持（chí）和發展。專家預測（cè），未來車牌識別技術將有（yǒu）更廣泛（fàn）的應用，屆時車牌識別係統行業也將麵臨大洗（xǐ）牌，隻有擁有自主核心技術並且產品質量達標的公（gōng）司才能（néng）過關，這也是車牌識別技術走向快速發展階段的必經（jīng）之路。