武汉专业停车场设计公司浅谈如何实现车牌自动识别
车牌自动识别功能要求能将行驶中的汽车牌照从各种背景中识别出来，将摄像机在入口拍摄到的车辆车牌号码图象自动识别并转换成数字信号，识别车辆牌号。
一个完整的车牌识别系统应包括车辆检测、号码识别等几部分。
车辆检测
车辆检测是采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测、视频检测等多种方式。采用红外或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。系统进行车辆检测，首先对视频信号中的一帧的信号进行图像采集，数字化，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，则进入到下一步牌照识别;否则继续采集视频信号。
号码识别
号码识别大致需要以下几个流程：
1) 车牌定位，定位图片中的车牌位置；首先对采集到的视频图像进行相关搜索，找到符合汽车车牌特征的区域作为候选，然后对这些侯选区域做进一步分析、选择，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) 车牌字符分割，把车牌中的字符分割出来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。
3) 车牌字符识别，把分割好的字符进行识别，最终组成车牌号码。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。
在实际应用中，车牌自动识别系统的识别效果和车牌质量以及视频质量紧密相关。如车牌生锈、损坏、字体褪色模糊、车牌被遮挡、反光、假牌照等等;实际拍摄过程也会受到环境、车速等因素的影响。这些影响因素都会降低车牌的识别率，也正是车牌识别系统的困难和挑战所在。
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