汽車(chē)牌照號(hào)碼是車(chē)輛的“身份”標(biāo)識(shí)，牌照自動(dòng)識(shí)別技術(shù)可以在汽車(chē)不作任何改動(dòng)的情況下實(shí)現(xiàn)汽車(chē)“身份”的自動(dòng)登記及驗(yàn)證，這項(xiàng)技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用于公路收費(fèi)、停車(chē)管理、稱(chēng)重系統(tǒng)、交通誘導(dǎo)、交通執(zhí)法、公路稽查、車(chē)輛調(diào)度、車(chē)輛檢測(cè)等各種場(chǎng)合。
將車(chē)牌識(shí)別設(shè)備安裝于出入口，記錄車(chē)輛的牌照號(hào)碼、出入時(shí)間，并與自動(dòng)門(mén)、欄桿機(jī)的控制設(shè)備結(jié)合，實(shí)現(xiàn)車(chē)輛的自動(dòng)管理。應(yīng)用于停車(chē)場(chǎng)可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)計(jì)時(shí)收費(fèi)，也可以自動(dòng)計(jì)算可用車(chē)位數(shù)量并給出提示，實(shí)現(xiàn)停車(chē)收費(fèi)自動(dòng)管理節(jié)省人力、提率。應(yīng)用于智能小區(qū)可以自動(dòng)判別駛?cè)胲?chē)輛是否屬于本小區(qū)，對(duì)非內(nèi)部車(chē)輛實(shí)現(xiàn)自動(dòng)計(jì)時(shí)收費(fèi)。在一些單位這種應(yīng)用還可以同車(chē)輛調(diào)度系統(tǒng)相結(jié)合，自動(dòng)地、客觀(guān)地記錄本單位車(chē)輛的出車(chē)情況，車(chē)牌識(shí)別管理系統(tǒng)采用了車(chē)牌識(shí)別技術(shù)，達(dá)到不停車(chē)、免取卡，有效提高車(chē)輛出入通行效率。
識(shí)別流程
車(chē)牌自動(dòng)識(shí)別是一項(xiàng)利用車(chē)輛的動(dòng)態(tài)視頻或靜態(tài)圖像進(jìn)行牌照號(hào)碼、牌照顏色自動(dòng)識(shí)別的模式識(shí)別技術(shù)。其硬件基礎(chǔ)一般包括觸發(fā)設(shè)備（監(jiān)測(cè)車(chē)輛是否進(jìn)入視野）、攝像設(shè)備、照明設(shè)備、圖像采集設(shè)備、識(shí)別車(chē)牌號(hào)碼的處理機(jī)（如計(jì)算機(jī)）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(shí)別算法等。某些車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)還具有通過(guò)視頻圖像判斷是否有車(chē)的功能稱(chēng)之為視頻車(chē)輛檢測(cè)。一個(gè)完整的車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)應(yīng)包括車(chē)輛檢測(cè)、圖像采集、車(chē)牌識(shí)別等幾部分。當(dāng)車(chē)輛檢測(cè)部分檢測(cè)到車(chē)輛到達(dá)時(shí)觸發(fā)圖像采集單元，采集當(dāng)前的視頻圖像。車(chē)牌識(shí)別單元對(duì)圖像進(jìn)行處理，定位出牌照位置，再將牌照中的字符分割出來(lái)進(jìn)行識(shí)別，然后組成牌照號(hào)碼輸出。
一、牌照定位
自然環(huán)境下，汽車(chē)圖像背景復(fù)雜、光照不均勻，如何在自然背景中準(zhǔn)確地確定牌照區(qū)域是整個(gè)識(shí)別過(guò)程的關(guān)鍵。首先對(duì)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)牌照特征的若干區(qū)域作為候選區(qū)，然后對(duì)這些侯選區(qū)域做進(jìn)一步分析、評(píng)判，后選定一個(gè)的區(qū)域作為牌照區(qū)域，并將其從圖像中分離出來(lái)。
二、牌照字符分割
完成牌照區(qū)域的定位后，再將牌照區(qū)域分割成單個(gè)字符，然后進(jìn)行識(shí)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(nèi)的間隙處取得局部小值的附近，并且這個(gè)位置應(yīng)滿(mǎn)足牌照的字符書(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(duì)復(fù)雜環(huán)境下的汽車(chē)圖像中的字符分割有較好的效果。
三、 牌照字符識(shí)別方法
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。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(shù)據(jù)庫(kù)中模板的大小，然后與所有的模板進(jìn)行匹配，選擇匹配作為結(jié)果。基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法有兩種：一種是先對(duì)字符進(jìn)行特征提取，然后用所獲得特征來(lái)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分配器；另一種方法是直接把圖像輸入網(wǎng)絡(luò)，由網(wǎng)絡(luò)自
