汽车牌照⾃动识别技术是⼀项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，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。 ⼀、车牌识别技术流程剖解
车牌识别作为交通监控的核⼼技术，应⽤在多项⼦系统中，如闯红灯监测系统、超速监测系统、逆⾏监测系统、禁⾏监测系统、公交车道监测系统、⾮机动车道⾏车监测系统、压双黄线监测系统、紧急停车带⾏车监测系统、移动式车辆稽查系统等等。智能化多媒体⽹络车牌识别系统⼴泛应⽤在过往车辆⾃动登记、验证，公路收费，车辆安全核查，⼩区、停车场管理等⽅⾯。
系统采⽤视频实时触发⽅式进⾏检测抓拍，能够⾃动侦测、准确识别及验证⾏驶或停泊中车辆的整车车牌号码。可对已抓拍图像与数据库资料及时进⾏⽐对，当发现应拦截车辆时，系统能在本地机和中⼼机上及时报警。系统采⽤先进的模糊图像处理技术，通过程序能很好的实现对于车牌的整体倾斜、车牌的
⽂字倾斜、车牌的污损和模糊等的处理，将⼈眼都很难辨别的车牌号识别出来。
优位停车车牌识别的流程可分为车牌定位、车牌预处理、字符分割和字符识别四个步骤。
⼆、系统实现功能和技术特点
准确识别不同地区及各种类型的车牌号码。
采⽤图像⾃动触发⽅式，不需要其他外在触发机制。
⾃动完成车辆记数，车流量统计。
对已抓拍图像能与数据库资料及时进⾏⽐对，当发现应拦截车辆时，在本地机和中⼼机上及时。
内置的数据库管理软件能存储、搜索及整理车辆资料，能⾃动备份数据并完成统计报告。
在⽹络的环境下实现各地的数据同步，可实时监控前端系统的运⾏状况。
对运动速度在180公⾥/⼩时以下的汽车车牌进⾏⾃动识别。
反倾销条例在良好光照条件下，车牌识别率不低于96%，在阴⾬天、夜间⼈⼯光照条件下，车牌识别率不低于90
%。系统能够识别的车牌类型包括：普通民⽤汽车车牌、军⽤汽车车牌(含武警车牌)、警⽤汽车车牌系统能够识别车辆类型，绘制出车辆的三维图像。
抓拍图像的时间⼩于0.03秒，识别图像的时间⼩于0.2秒。
系统适应全天候条件下⼯作。
三、停车场车牌识别应⽤
姚海星⼀个完整的牌照识别系统应包括车辆检测、图像采集、牌照识别等⼏部分。当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元，采集当前的视频图像。牌照识别单元对图像进⾏处理，定位出牌照位置，再将牌照中的字符分割出来进⾏识别，然后组成牌照号码输出。约翰 格登
（⼀）车辆检测
车辆检测可以采⽤埋地线圈检测、红外检测、雷达检测、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。
具备视频车辆检测功能的牌照识别系统，⾸先对视频信号中的⼀帧(场)的信号进⾏图像采集，数字化，
br715得到对应的数字图像；然后对其进⾏分析，判断其中是否有车辆；若认为有车辆通⾏，则进⼊到下⼀步进⾏牌照识别；否则继续采集视频信号，进⾏处理。
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，使系统⽆法正确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。
索尼爱立信c702（⼆）牌照号码、颜⾊识别
为了进⾏牌照识别，需要以下⼏个基本的步骤：
牌照定位，定位图⽚中的牌照位置；
牌照字符分割，把牌照中的字符分割出来；
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。
牌照识别过程中，牌照颜⾊的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常与牌照识别互相配合、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，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，并将其从图象中分割出来。
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。
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3、牌照字符识别
字符识别⽅法⽬前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，最后选最佳匹配作为结果。基于⼈⼯神经元⽹络的算法有两种：⼀种是先对待识别字符进⾏特征提取，
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待处理图像输⼊⽹络，由⽹络⾃动实现特征提取直⾄识别出结果。
实际应⽤中，牌照识别系统的识别率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、等等；实际拍摄过程也会受到环境亮度、拍摄亮度、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牌照识别的识别率，也正是牌照识别系统的困难和挑战所在。为了提⾼识别率，除了不断的完善识别算法，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。
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