車(chē)牌識別技術(shù)是一項利用車(chē)輛的動(dòng)態(tài)視頻或靜態(tài)圖像進(jìn)行車(chē)牌號碼、車(chē)牌顏色自動(dòng)識別的模式識別技術(shù)。其硬件基礎一般包括觸發(fā)設備（監測車(chē)輛是否進(jìn)入視野）、攝像設備、照明設備、圖像采集設備、識別車(chē)牌號碼的處理機（如計算機）等，其軟件核心包括車(chē)牌定位算法、車(chē)牌字符分割算法和光學(xué)字符識別算法等。某些車(chē)牌識別系統還具有通過(guò)視頻圖像判斷車(chē)輛駛入視野的功能稱(chēng)之為視頻車(chē)輛檢測。一個(gè)完整的車(chē)牌識別系統應包括車(chē)輛檢測、圖像采集、車(chē)牌識別等幾部分(如圖1所示)。當車(chē)輛檢測部分檢測到車(chē)輛到達時(shí)觸發(fā)圖像采集單元，采集當前的視頻圖像。車(chē)牌識別單元對圖像進(jìn)行處理，定位出車(chē)牌位置，再將車(chē)牌中的字符分割出來(lái)進(jìn)行識別，然后組成車(chē)牌號碼輸出。

1.車(chē)輛檢測

車(chē)輛檢測可以采用埋地線(xiàn)圈檢測、紅外檢測、雷達檢測、視頻檢測等多種方式。采用視頻檢測可以避免破壞路面、不必附加外部檢測設備、不需矯正觸發(fā)位置、節省開(kāi)支，而且更適合移動(dòng)式、便攜式應用的要求。

具備視頻車(chē)輛檢測功能的車(chē)牌識別系統，首先對視頻信號中的一幀（場(chǎng)）的信號進(jìn)行圖像采集，數字化，得到對應的數字圖像；然后對其進(jìn)行分析，判斷其中是否有車(chē)輛；若認為有車(chē)輛通行，則進(jìn)入到下一步進(jìn)行車(chē)牌識別；否則繼續采集視頻信號，進(jìn)行處理。

系統進(jìn)行視頻車(chē)輛檢測，需要具備很高的處理速度并采用優(yōu)秀的算法，在基本不丟幀的情況下實(shí)現圖像采集、處理。若處理速度慢，則導致丟幀，使系統無(wú)法正確檢測到行駛速度較快的車(chē)輛，同時(shí)也難以保證在有利于識別的位置開(kāi)始識別處理，影響系統識別率。因此，將視頻車(chē)輛檢測與車(chē)牌自動(dòng)識別相結合具備一定的技術(shù)難度。

2.車(chē)牌號碼、顏色識別

為了進(jìn)行車(chē)牌識別，需要以下幾個(gè)基本的步驟：

? 車(chē)牌定位，定位圖片中的車(chē)牌位置；

? 車(chē)牌字符分割，把車(chē)牌中的字符分割出來(lái)；

? 車(chē)牌字符識別，把分割好的字符進(jìn)行識別，最終組成車(chē)牌號碼。

車(chē)牌識別過(guò)程中，車(chē)牌顏色的識別依據算法不同，可能在上述不同步驟實(shí)現，通常與車(chē)牌識別互相配合、互相驗證。

(1）車(chē)牌定位

自然環(huán)境下，汽車(chē)圖像背景復雜、光照不均勻，如何在自然背景中準確地確定車(chē)牌區域是整個(gè)識別過(guò)程的關(guān)鍵。首先對采集到的視頻圖像進(jìn)行大范圍相關(guān)搜索，找到符合汽車(chē)車(chē)牌特征的若干區域作為候選區，然后對這些侯選區域做進(jìn)一步分析、評判，最后選定一個(gè)最佳的區域作為車(chē)牌區域，并將其從圖象中分割出來(lái)。

（2）車(chē)牌字符分割

完成車(chē)牌區域的定位后，再將車(chē)牌區域分割成單個(gè)字符，然后進(jìn)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最小值的附近，并且這個(gè)位置應滿(mǎn)足車(chē)牌的字符書(shū)寫(xiě)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(huán)境下的汽車(chē)圖像中的字符分割有較好的效果。

（3）車(chē)牌字符識別

字符識別方法目前主要有基于模板匹配算法和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )算法?；谀０迤ヅ渌惴ㄊ紫葘⒎指詈蟮淖址祷?/span>,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(jìn)行匹配，最后選最佳匹配作為結果?；谌斯ど窠?jīng)元網(wǎng)絡(luò )的算法有兩種：一種是先對待識別字符進(jìn)行特征提取，然后用所獲得特征來(lái)訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )分配器；另一種方法是直接把待處理圖像輸入網(wǎng)絡(luò )，由網(wǎng)絡(luò )自動(dòng)實(shí)現特征提取直至識別出結果。

實(shí)際應用中，車(chē)牌識別系統的識別率與車(chē)牌質(zhì)量和拍攝質(zhì)量密切相關(guān)。車(chē)牌質(zhì)量會(huì )受到各種因素的影響，如生銹、污損、油漆剝落、字體褪色、車(chē)牌被遮擋、車(chē)牌傾斜、高亮反光、多車(chē)牌、假車(chē)牌等等；實(shí)際拍攝過(guò)程也會(huì )受到環(huán)境亮度、拍攝亮度、車(chē)輛速度等等因素的影響。這些影響因素不同程度上降低了車(chē)牌識別的識別率，也正是車(chē)牌識別系統的困難和挑戰所在。為了提高識別率，除了不斷的完善識別算法，還應該想辦法克服各種光照條件，使采集到的圖像最利于識別。