如何实现车牌自动识别

车牌自动识别管理系统将火眼臻睛车牌识别摄像机在入口拍摄的车辆车牌号码图象自动识别并转换成数字信号。同时自动比对进出车辆，方便了管理人员在车辆出场时进行比对，大大增强了系统的安全性。升级后的摄像系统可以采集更清晰的图片，作为档案保存，可以为一些纠纷提供有力的证据。

原理就是通过摄像机拍摄道路上行驶的车辆图像进行车牌号码的识别，过程涉及：车辆检测—图像采集—预处理—车牌定位—字符分割—字符识别—结果输出。

车辆检测：可采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技术、视频检测等多种方式感知车辆的经过，并触发图像采集抓拍。

图像采集：通过高清摄像抓拍主机对通行车辆进行实时、不间断记录、采集。

预处理：噪声过滤、自动白平衡、自动曝光以及伽马校正、边缘增强、对比度调整等。

车牌定位：在经过图像预处理之后的灰度图像上进行行列扫描，确定车牌区域。

字符分割：在图像中定位出车牌区域后，通过灰度化、二值化等处理，精确定位字符区域，然后根据字符尺寸特征进行字符分割。

字符识别：对分割后的字符进行缩放、特征提取，与字符数据库模板中的标准字符表达形式进行匹配判别。

结果输出：将车牌识别的结果以文本格式输出。

建立数据库。

1、首先，建立车牌数据库数据主要从以下途径收集，实地拍摄，从网页爬取:整合一些从互联网搜索到的小规模车牌数据集，对得到的图片进行清洗、标注、增强,得到最终训练用的数据集

2、然后以步骤一中建立的最终数据集为基础,采用K均值聚类方法生成锚框。

3、最后建立计算量小、权重参数数量少的高效深度神经网络结构模型。

车牌识别是利用车辆的动态视频或静态图像进行车牌号码、车牌颜色自动识别的模式识别技术。技术的核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。一个完整的车牌识别系统应包括车辆检测、图像采集、车牌识别等几部分。当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元，采集当前的视频图像。车牌识别单元对图像进行处理，定位出车牌位置，再将车牌中的字符分割出来进行识别，最后组成车牌号码输出。

车牌识别工作原理:

而车牌识别系统通常会经过下列步骤完成识别输出的工作。

车辆检测：可采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技术、视频检测等多种方式感知车辆的经过，并触发图像采集抓拍。

图像采集：通过高清摄像抓拍主机对通行车辆进行实时、不间断记录、采集。

预处理：噪声过滤、自动白平衡、自动曝光以及伽马校正、边缘增强、对比度调整等。

车牌定位：在经过图像预处理之后的灰度图像上进行行列扫描，确定车牌区域。

字符分割：在图像中定位出车牌区域后，通过灰度化、二值化等处理，精确定位字符区域，然后根据字符尺寸特征进行字符分割。

字符识别：对分割后的字符进行缩放、特征提取，与字符数据库模板中的标准字符表达形式进行匹配判别。

结果输出：将车牌识别的结果以文本格式输出。文通的车牌识别产品包含软识别、硬识别，识别效果很不错

---