貴州車牌識(shí)別是一項(xiàng)利用車輛的動(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)。一個(gè)完整的車牌識(shí)別系統(tǒng)應(yīng)包括車輛檢測(cè)、圖像采集、車牌識(shí)別等幾部分。當(dāng)車輛檢測(cè)部分檢測(cè)到車輛到達(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進(jìn)行識(shí)別，然后組成牌照號(hào)碼輸出。

車輛檢測(cè)

車輛檢測(cè)可以采用埋地線圈檢測(cè)、紅外檢測(cè)、雷達(dá)檢測(cè)技術(shù)、視頻檢測(cè)等多種方式。采用視頻檢測(cè)可以避免破壞路面、不必附加外部檢測(cè)設(shè)備、不需矯正觸發(fā)位置、節(jié)省開支，而且更適合移動(dòng)式、便攜式應(yīng)用的要求。

系統(tǒng)進(jìn)行視頻車輛檢測(cè)，需要具備很高的處理速度并采用算法，在基本不丟幀的情況下實(shí)現(xiàn)圖像采集、處理。若處理速度慢，則導(dǎo)致丟幀，使系統(tǒng)無法檢測(cè)到行駛速度較快的車輛，同時(shí)也難以保證在有利于識(shí)別的位置開始識(shí)別處理，影響系統(tǒng)識(shí)別率。因此，將視頻車輛檢測(cè)與牌照自動(dòng)識(shí)別相結(jié)合具備一定的技術(shù)難度。

為了進(jìn)行車牌識(shí)別，需要以下幾個(gè)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(shí)別，把分割好的字符進(jìn)行識(shí)別，組成牌照號(hào)碼。

車牌識(shí)別過程中，牌照顏色的識(shí)別依據(jù)算法不同，可能在上述不同步驟實(shí)現(xiàn)，通常與車牌識(shí)別互相配合、互相驗(yàn)證。

1) 牌照定位

自然環(huán)境下，汽車圖像背景復(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，選定一個(gè)佳的區(qū)域作為牌照區(qū)域，并將其從圖像中分離出來。

2) 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(duì)復(fù)雜環(huán)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(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?；谀０迤ヅ渌惴ㄊ紫葘⒎指詈蟮淖址祷⑵涑叽绱笮】s放為字符數(shù)據(jù)庫中模板的大小，然后與所有的模板進(jìn)行匹配，選擇更佳匹配作為結(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)自動(dòng)實(shí)現(xiàn)特征提取直至識(shí)別出結(jié)果。