车库车辆识别系统诚信企业推荐「东方建星」

车牌识别系统技术特点：

   我国的标准汽车牌照是由汉字、英文字母和阿拉伯数字组成，汉字识别与字母和数字的识别有很大的区别，汉字的识别增加了识别的难度；我国汽车车牌的悬挂位置不统一；其他国家的汽车牌照格式(如汽车牌照的尺寸大小，牌照上字符的排列等)通常只有一种，而我国则根据不同车辆、车型、用途规定了多种牌照格式，并且通常汽车牌照中也分大车和小车；我国汽车牌照的底色和字符颜色有多种组合，我们日常生活中常见的有蓝底白字车牌、黄底黑字车牌、以及白底黑字车牌等等。

车牌识别系统原理：

   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l集—预处理—车牌定位—字符分割—字符识别—结果输出。

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l集抓拍。

图像采l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l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，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。

为了识别车牌，需要以下基本步骤:

(1)牌照定位，在图片中定位牌照位置；

(2)分割牌照中的字符，分割牌照中的字符；

(3)识别牌照字符，识别分割的字符，形成牌照号。

在车牌识别过程中，车牌颜色的识别可以根据不同的算法实现，通常与车牌识别相互配合和验证。

牌照字符识别。

   目前，字符识别方法主要基于模板匹配算法和人工神经网络算法。在模板匹配算法的基础上，首先将分割后的字符二值化，将其尺寸缩放为模板在字符数据库中的尺寸，然后与所有模板进行匹配，选择好的匹配作为结果。以人工神经网络为基础的算法有两种：一种是先提取字符的特征，然后通过获取的特征来训练神经网络分配器；另一种是直接将图像输入网络，由网络自动提取特征，直到识别结果。