蔡甸车牌识别系统设计服务放心-「东方建星」

车牌识别系统之牌照定位：

   自然环境下，汽车图像背景复杂、光照不均匀，如何在自然背景中准确地确定牌照区域是整个识别过程的关键。首先对采l集到的视频图像进行大范围相关搜索，找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，然后选定一个好的区域作为牌照区域，并将其从图像中分离出来。

车牌识别系统之牌照字符识别方法：

   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，选择好的匹配作为结果。基于人工神经网络的算法有两种：一种是先对字符进行特征提取，然后用所获得特征来训练神经网络分配器；另一种方法是直接把图像输入网络，由网络自动实现特征提取直至识别出结果。

实际应用中，车牌识别系统的识别率还与牌照和拍摄密切相关。牌照会受到各种因素的影响，如生锈、污损、油漆剥落、字体褪色、牌照被遮挡、牌照倾斜、高亮反光、多牌照、假的牌照等等；实际拍摄过程也会受到环境亮度、拍摄方式、车辆速度等等因素的影响。这些影响因素不同程度上降低了车牌识别的识别率，也正是车牌识别系统的困难和挑战所在。为了提高识别率，除了不断地完善识别算法还应该想办法克服各种光照条件，使采l集到的图像有利于识别。

牌照字符识别。

   目前，字符识别方法主要基于模板匹配算法和人工神经网络算法。在模板匹配算法的基础上，首先将分割后的字符二值化，将其尺寸缩放为模板在字符数据库中的尺寸，然后与所有模板进行匹配，选择好的匹配作为结果。以人工神经网络为基础的算法有两种：一种是先提取字符的特征，然后通过获取的特征来训练神经网络分配器；另一种是直接将图像输入网络，由网络自动提取特征，直到识别结果。