識别流程

牌照自動識别是一項利用車輛的動态視頻或靜态圖像進行牌照号碼、牌照顔色自動識别的模式識别技術。其硬件基礎一般包括觸發設備(監測車輛是否進入視野)、攝像設備、照明設備、圖像采集設備、識别車牌号碼的處理機(如計算機)等，其軟件核心包括車牌定位算法、車牌字符分割算法和光學字符識别算法等。某些車牌識别系統還具有通過視頻圖像判斷是否有車的功能稱之為視頻車輛檢測。一個完整的車牌識别系統應包括車輛檢測、圖像采集、車牌識别等幾部分(如圖1所示)。當車輛檢測部分檢測到車輛到達時觸發圖像采集單元，采集當前的視頻圖像。車牌識别單元對圖像進行處理，定位出牌照位置，再将牌照中的字符分割出來進行識别，然後組成牌照号碼輸出。

車輛檢測

車輛檢測可以采用埋地線圈檢測、紅外檢測、雷達檢測技術、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、不需矯正觸發位置、節省開支，而且更适合移動式、便攜式應用的要求。

系統進行視頻車輛檢測，需要具備很高的處理速度并采用優秀的算法，在基本不丢幀的情況下實現圖像采集、處理。若處理速度慢，則導緻丢幀，使系統無法檢測到行駛速度較快的車輛，同時也難以保證在有利于識别的位置開始識别處理，影響系統識别率。因此，将視頻車輛檢測與牌照自動識别相結合具備一定的技術難度。

号碼識别

為了進行車牌識别，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)牌照字符識别，把分割好的字符進行識别，最終組成牌照号碼。

車牌識别過程中，牌照顔色的識别依據算法不同，可能在上述不同步驟實現，通常與車牌識别互相配合、互相驗證。

1牌照定位

自然環境下，汽車圖像背景複雜、光照不均勻，如何在自然背景中準确地确定牌照區域是整個識别過程的關鍵。首先對采集到的視頻圖像進行大範圍相關搜索，找到符合汽車牌照特征的若幹區域作為候選區，然後對這些侯選區域做進一步分析、評判，最後選定一個最佳的區域作為牌照區域，并将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後，再将牌照區域分割成單個字符，然後進行識别。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間或字符内的間隙處取得局部最小值的附近，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。利用垂直投影法對複雜環境下的汽車圖像中的字符分割有較好的效果。

3牌照字符識别

方法主要有基于模闆匹配算法和基于人工神經網絡算法。基于模闆匹配算法首先将分割後的字符二值化并将其尺寸大小縮放為字符數據庫中模闆的大小，然後與所有的模闆進行匹配，選擇最佳匹配作為結果。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，然後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别出結果。

實際應用中，車牌識别系統的識别率還與牌照質量和拍攝質量密切相關。牌照質量會受到各種因素的影響，如生鏽、污損、油漆剝落、字體褪色、牌照被遮擋、牌照傾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等等;實際拍攝過程也會受到環境亮度、拍攝方式、車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牌識别的識别率，也正是車牌識别系統的困難和挑戰所在。為了提高識别率，除了不斷地完善識别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别。

車牌識别系統原理圖

車牌識别雲台攝像機通過光抑制屏蔽，電子快門調節，寬動态功能等來實現抓拍車牌：

強光屏蔽：在低照度彩色攝像機的基礎上，通過軟件的功能，把圖像中最亮的部分遮擋。在交通監控中，一般可将大燈的強光遮擋，從而将車牌較清晰的抓拍下來。但是這款攝像機最大的缺點就是軟件分辨不清，對于圖像最亮部分界定不清，有可能将車牌号碼也遮擋，同時無法處理高速運動物體的抓拍。目前國産攝像機在強光屏蔽方面做的比較多，效果各方反映不一。

可調電子快門：對于高速運動的物體抓拍(高速公路上的汽車車速一般都在70KM/小時以上)，可以通過降低電子快門速度來實現清晰抓拍，一般都是通過手動方式調整。但是這種方式最大的問題就是白天、晚上的照度不一樣，必需設置2個快門速度來分别适應白天和晚上的監控。

寬動态功能：這是解決車燈對于抓拍影響的最好的辦法，寬動态最早是松下公司提出來的。當背景光過亮時，普通攝像機無法很好的解決明暗圖像的顯示問題。

作為智能交通領域确定車輛身份的最重要手段，車牌識别技術為實現交通的智能管理發揮了很大作用，在各項工作中都有車牌識别技術的滲透。

一監測報警

對于納入“黑名單”的車輛，例如：被通緝或挂失的車輛、欠交費車輛、未年檢車輛、肇事逃逸及違章車輛等，隻需将其車牌号碼輸入到應用系統中，車牌識别設備安裝于指定的路口、卡口或由執法人員随時攜帶按需要放置，系統将識讀所有通過車輛的牌照号碼并與系統中的“黑名單”比對，一旦發現指定車輛立刻發出報警信息。系統可以全天不間斷工作、不會疲勞、錯誤率極低;可以适應高速行駛的車輛;可以在車輛行使過程中完成任務不影響正常交通;整個監視過程中司機也不會覺察、保密性高。應用這種系統将極大地提高執法效率。

二超速違章處罰

車牌識别技術結合測速設備可以用于車輛超速違章處罰，一般用于高速公路。具體應用是：在路上設置測速監測點，抓拍超速的車輛并識别車牌号碼，将違章車輛的牌照号碼及圖片發往各出口;在各出口設置處罰點，用車牌識别設備識别通過車輛并将号碼與已經收到的超速車輛的号碼比對，一旦号碼相同即啟動警示設備通知執法人員處理。與傳統的超速監測方式相比，這種應用可以節省警力，降低執法人員的工作強度，而且安全、高效、隐蔽，司機需時刻提醒自己不能超速，極大地減少了因超速引發的事故。

三車輛出入管理

将車牌識别設備安裝于出入口，記錄車輛的牌照号碼、出入時間，并與自動門、欄杆機的控制設備結合，實現車輛的自動管理。應用于停車場可以實現自動計時收費，也可以自動計算可用車位數量并給出提示，實現停車收費自動管理節省人力、提高效率。應用于智能小區可以自動判别駛入車輛是否屬于本小區，對非内部車輛實現自動計時收費。在一些單位這種應用還可以同車輛調度系統相結合，自動地、客觀地記錄本單位車輛的出車情況，H3智在通行管理系統采用了車牌識别技術，達到不停車、免取卡，有效提高車輛出入通行效率。

四自動放行

将指定的牌照信息輸入系統，系統自動地識讀經過車輛的牌照并查詢内部數據庫。對于需要自動放行的車輛系統驅動電子門或欄杆機讓其通過，對于其它車輛系統會給出警示，由值勤人員處理。可用于特殊單位(如軍事管理區、保密單位、重點保護單位等)、路橋收費卡口、高級住宅區等。

五高速公路收費管理

在高速路的各個出入口安裝車牌識别設備，車輛駛入時識别車輛牌照将入口資料存入收費系統，車輛到達出口時再次識别其牌照并根據牌照信息調用入口資料，結合出入口資料實現收費管理。這種應用可以實現自動計費并可防止作弊，避免了應收款的流失。

高速公路已開始實施聯網收費，随着聯網範圍的擴大，不同車型的收費差額也越來越高，司機利用現有收費系統的漏洞通過中途換卡進行逃費的問題将越來越突出，利用車牌識别技術是解決此類問題的根本方法。

六計算車輛旅行時間

在交通管理系統中可以将車輛在某條道路的平均旅行時間作為判斷該道路擁堵狀況的一個參數。安裝車牌識别設備于道路的起止點，識讀所有通過車輛并将牌照号碼傳回交通指揮中心，指揮中心的管理系統根據這些結果就可計算出車輛平均旅行時間。

七牌照号碼自動登記

交通監管部門每天都要處理大量的違章車輛圖片，一般由人工辨識車牌号碼再輸入管理系統，這種方式工作量大、容易疲勞誤判。采用自動識别可以減少工作強度能夠大幅度提高處理速度和效率。這種功能可用于電子警察系統、道路監控系統等。

車牌識别停車場管理系統将攝像機在入口拍攝的車輛車牌号碼圖象自動識别并轉換成數字信号。做到一卡一車，車牌識别的優勢在于可以把卡和車對應起來，使管理提高一個檔次，卡和車的對應的優點在于長租卡須和車配合使用，杜絕一卡多車使用的漏洞，提高物業管理的效益;同時自動比對進出車輛，防止偷盜事件的發生。升級後的攝像系統可以采集更清晰的圖片，作為檔案保存，可以為一些糾紛提供有力的證據。方便了管理人員在車輛出場時進行比對，大大增強了系統的安全性。

八車牌識别應用前景廣闊

随着停車場管理系統的不斷發展，車牌識别技術也開始應用于停車場。不過據調查發現，由于國内隻有幾家企業專門開發針對停車場的車牌識别技術，因此目前很多停車場使用的車牌識别技術大多是從早期車牌識别技術照搬過來，而兩者在識别環境、識别角度、燈光環境、車輛行駛速度等方面的較大差異，也導緻這些車牌識别系統大多都出現了“水土不服”的現象。對此不少停車場呼籲“私人訂制”的車牌識别系統。

而據最新的數據統計，截止至2015年年底，我國停車場市場需求将超過37億元，而未來5年必将是停車場智能化改造的黃金時期。車牌自動識别是未來停車場市場中的最有價值的市場，随着高清與智能的融合，車牌識别還能夠幫助我們解決更多生活中的問題。

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