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為了進行車牌識別，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，把分割好的字符進行識別，終組成牌照號碼。

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

1) 牌照定位

自然環境下，汽車圖像背景復雜、光照不均勻，如何在自然背景中準確地確定牌照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范圍相關搜索，找到符合汽車牌照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，后選定一個的區域作為牌照區域，并將其從圖像中分離出來。

2) 牌照字符分割

完成牌照區域的定位后，再將牌照區域分割成單個字符，然后進行識別。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的間隙處取得局部值的附近，并且這個位置應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雜環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網絡算法。基于模板匹配算法首先將分割后的字符二值化并將其尺寸大小縮放為字符數據庫中模板的大小，然后與所有的模板進行匹配，選擇匹配作為結果。基于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，然后用所獲得特征來訓練神經網絡分配器;另一種方法是直接把圖像輸入網絡，由網絡自動實現特征提取直至識別出結果。

 車牌定位:盤算推算邊沿圖片的投影而積,追求峰谷點,大意明確車牌位置,再盤算推算此連通域內的寬高比,剔除不在域值界線內的連通域.末了得到的便為車牌地區.字符支解:使用投影勘測的字符定位支解步驟得到單個的字符.字符辨認:使用模板成婚的步驟與數據庫中的字符實行成婚從而確當山字符,得到末了的汽車執照,包含英文字母和數字.

  汽車執照自動辨認車牌辨認一體機體系是在交通監控的底子上引入了數字錄相技巧和盤算推算機消息拾掇技巧,采取優xiu的圖片辦理,造型辨認和人工智能技巧,衛網絡通信技巧.通過對圖片的搜羅和辦理,得到更多的消息,從而抵達更高的智能化水準.

  圖片辨認是近年來成長起來的一門學科,它以鉆研某些對象或過程(統稱圖片)的分類與捕述為首要正文.每個圖片辨認體系首要包含3部門:①圖片消息獲得;②圖片消息加工和辦理、抽取特征;③判別或分類.基于衛通信的執照自動辨認監控體系它也許自動,及時地勘測車輛通過和辨認汽車執照,從而監控車輛的收錢,闖關,久費與各哪類作征象.

車牌識別一體機（又名車牌識別一體化攝像機）。當貨車進入地磅后，由于車輛已經在系統有了毛重(與車牌號對應)，通過車牌識別一體機，自動識別貨車車牌號碼，系統會自動調出該車輛毛重，可以精計算貨物重量，免去很多人工麻煩，也避免了企業由于車輛毛重不準確導致的貨物資產流失現象。車牌識別系統廠家類型車牌識別一體機支持牌照類型：普通藍牌、黑牌、黃牌、雙層黃牌、車車牌、新式武車牌、新式牌、使車牌、港澳進出大陸車牌。車牌識別一體機因為擁有自主研發的車牌識別算法，所以會持續不斷進行更新升級，可以長期良好地一直保持

車輛軌道在車牌識別系統用一個多維點序列表示為Strajectory={p1,…,pi,…,pn}，其間pi代表第i條ANPR記載，n是該車輛ANPR記載的總數，按照時刻先后順序排列。第i條ANPR記載表示為pi=(ti，gi，li)，其間ti是抓拍時刻，gi是抓拍卡口編號，li是抓拍后識別出的車牌號碼。

將軌道作為一個全體很難提取車輛的行為特征，咱們將整個軌道trajectory分割成多個子軌道{S1,…,Si,…,Sm}，每個子軌道代表一個短期行程trip，切分完之后一共m個行程。軌道區分獨立行程的標準是時刻距離，假如2個接連的ANPR記載的時刻距離超過一個閾值Tt，則將這2個記載區分到2個子軌道中。第i個行程用一個多維點序列表示為Si=，其間pa是行程的起點記載，pa k是行程的終點記載,數量k就是行程中記載的數量。如圖1所示，該車輛的軌道被區分為6個行程。

車牌識別系統在檢測到車輛的運動后會抓拍大量的圖片，而根據實際經歷，在交通擁擠條件下一個車輛有或許被抓拍2次或屢次，因而需求將行程Si中的相同卡口的接連記載丟掉掉。例如圖1中，第6個行程S6序列內有2個卡口B的接連記載，只有1個記載被保存，其他記載被丟掉。需求注意的是相同的卡口能夠不接連地呈現屢次，例如公交車之類的車輛行進在往返線路中，行程中會屢次呈現相同的卡口。