简述车牌识别流程

简述车牌识别流程：图像捕捉采集、预处理、车牌定位、字符分割、字符识别、输出车牌识别⼀体机抓拍的结果。

图像捕捉采集：通过高清摄像抓拍主机对卡口过车货车辆违章行为进行实时、不间断记录、采集。

预处理：质量是影响车辆识别率高低的关键因素，因此，需要对高清摄像机采集到的原始图像进行噪声过滤、自动白平衡、自动曝光以及伽马校正、边缘增强、对比度调整等处理。

车牌定位：对该区域再来一波扫描。因为是二值化，如果有车牌号，那就一定会有黑白变化，尤其是纵向方向。这样我们就缩小了范围，就能够很快找到车牌。

字符分割：在图像中定位出车牌区域后，通过灰度化、灰度拉伸、二值化、边缘化等处理，进一步精确定位字符区域，然后根据字符尺寸特征提出动态模板法进行字符分割，并将字符大小进行归一化处理。

字符识别：对分割后的字符进行缩放、特征提取，获得特定字符的表达方式，然后通过分类判别函数和分类规则，与字符数据库模板中的标准字符表达形式进行匹配判别，就可以识别出输入的字符图像。

输出车牌识别⼀体机抓拍的结果：将车牌识别的的结果以文本格式输出。

车牌识别系统简介

车牌识别系统（Vehicle License Plate Recognition，VLPR）是计算机视频图像识别技术在车辆牌照识别中的一种应用。车牌识别在高速公路车辆管理中得到广泛应用，电子收费（ETC）系统中，也是结合DSRC技术识别车辆身份的主要手段。

车牌识别技术要求能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来，通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等技术，识别车辆牌号、颜色等信息，最新的技术水平为字母和数字的识别率可达到997%，汉字的识别率可达到99%。

1、简易的GPS定位器只有三根线需要接，红色线接汽车电源正极，黑色线接电源负极，白色线接汽车ACC/钥匙线。

2、装入SIM卡，打开备用电源开关，并且确认SIM牢固不会松动。

3、装好卡之后，按照各种颜色的线序接好，确保接头不松动，不进水。

4、接下来是终端固定。GPS定位器体积小巧，容易隐蔽安装。常见固定位置是把主驾副驾前挡板后备箱等等地方进行安装。

5、最后是激活，将车牌号码，终端ID，SIM卡号等信息提交给客服人员进行激活。

扩展资料：

车载GPS定位器安装要点：

1为避免窃贼破坏，设备选位应尽量隐蔽；

2避免与发射源放在一起,如无线倒车雷达，防盗器，及其它车载通讯设备；

3可以使用扎带固定，或用宽海棉强力双面胶粘贴即可；

4设备内有GSM天线和GPS天线，安装时应保证正面向上(朝天空)。

安装位置：

1前挡风玻璃上方车顶车灯处；

2前挡风玻璃下方装饰板内隐蔽处；

3前仪表盘周围隐蔽处；

4车门隔板中；

5后挡风玻璃下方装饰板下；

6前保险杠里面，需注意防水；

7雨刷板下，需注意防水。

注意:如挡风玻璃粘贴有金属隔热层或加热层,将降低GPS接收信号,造成GPS工作失常此时注意更换设备安装位置。

汽车牌照自动识别技术是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。通过对图像的采集和处理，完成车牌自动识别功能，能从一幅图像中自动提取车牌图像，自动分割字符，进而对字符进行识别其硬件基础一般包括触发设备(监测车辆是否进入视野)、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机(如计算机)等，其软件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。某些牌照识别系统还具有通过视频图像判断车辆驶入视野的功能称之为视频车辆检测。

一、车牌识别技术流程剖解

车牌识别作为交通监控的核心技术，应用在多项子系统中，如闯红灯监测系统、超速监测系统、逆行监测系统、禁行监测系统、公交车道监测系统、非机动车道行车监测系统、压双黄线监测系统、紧急停车带行车监测系统、移动式车辆稽查系统等等。智能化多媒体网络车牌识别系统广泛应用在过往车辆自动登记、验证，公路收费，车辆安全核查，小区、停车场管理等方面。

系统采用视频实时触发方式进行检测抓拍，能够自动侦测、准确识别及验证行驶或停泊中车辆的整车车牌号码。可对已抓拍图像与数据库资料及时进行比对，当发现应拦截车辆时，系统能在本地机和中心机上及时报警。系统采用先进的模糊图像处理技术，通过程序能很好的实现对于车牌的整体倾斜、车牌的文字倾斜、车牌的污损和模糊等的处理，将人眼都很难辨别的车牌号识别出来。

优位停车车牌识别的流程可分为车牌定位、车牌预处理、字符分割和字符识别四个步骤。

二、系统实现功能和技术特点

准确识别不同地区及各种类型的车牌号码。

采用图像自动触发方式，不需要其他外在触发机制。

自动完成车辆记数，车流量统计。

对已抓拍图像能与数据库资料及时进行比对，当发现应拦截车辆时，在本地机和中心机上及时。

内置的数据库管理软件能存储、搜索及整理车辆资料，能自动备份数据并完成统计报告。

在网络的环境下实现各地的数据同步，可实时监控前端系统的运行状况。

对运动速度在180公里/小时以下的汽车车牌进行自动识别。

在良好光照条件下，车牌识别率不低于96%，在阴雨天、夜间人工光照条件下，车牌识别率不低于90%。系统能够识别的车牌类型包括：普通民用汽车车牌、军用汽车车牌(含武警车牌)、警用汽车车牌系统能够识别车辆类型，绘制出车辆的三维图像。

抓拍图像的时间小于003秒，识别图像的时间小于02秒。

系统适应全天候条件下工作。

三、停车场车牌识别应用

一个完整的牌照识别系统应包括车辆检测、图像采集、牌照识别等几部分。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。牌照识别单元对图像进行处理，定位出牌照位置，再将牌照中的字符分割出来进行识别，然后组成牌照号码输出。

（一）车辆检测

车辆检测可以采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测、视频检测等多种方式。采用视频检测可以避免破坏路面、不必附加外部检测设备、不需矫正触发位置、节省开支，而且更适合移动式、便携式应用的要求。

具备视频车辆检测功能的牌照识别系统，首先对视频信号中的一帧(场)的信号进行图像采集，数字化，得到对应的数字图像；然后对其进行分析，判断其中是否有车辆；若认为有车辆通行，则进入到下一步进行牌照识别；否则继续采集视频信号，进行处理。

系统进行视频车辆检测，需要具备很高的处理速度并采用优秀的算法，在基本不丢帧的情况下实现图像采集、处理。若处理速度慢，则导致丢帧，使系统无法正确检测到行驶速度较快的车辆，同时也难以保证在有利于识别的位置开始识别处理，影响系统识别率。因此，将视频车辆检测与牌照自动识别相结合具备一定的技术难度。

（二）牌照号码、颜色识别

为了进行牌照识别，需要以下几个基本的步骤：

牌照定位，定位中的牌照位置；

牌照字符分割，把牌照中的字符分割出来；

牌照字符识别，把分割好的字符进行识别，最终组成牌照号码。

牌照识别过程中，牌照颜色的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常与牌照识别互相配合、互相验证。

1、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，最后选定一个最佳的区域作为牌照区域，并将其从图象中分割出来。

2、牌照字符分割

完成牌照区域的定位后，再将牌照区域分割成单个字符，然后进行识别。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间或字符内的间隙处取得局部最小值的附近，并且这个位置应满足牌照的字符书写格式、字符、尺寸限制和一些其他条件。利用垂直投影法对复杂环境下的汽车图像中的字符分割有较好的效果。

3、牌照字符识别

字符识别方法目前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，最后选最佳匹配作为结果。基于人工神经元网络的算法有两种：一种是先对待识别字符进行特征提取，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待处理图像输入网络，由网络自动实现特征提取直至识别出结果。

实际应用中，牌照识别系统的识别率与牌照质量和拍摄质量密切相关。牌照质量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、假牌照等等；实际拍摄过程也会受到环境亮度、拍摄亮度、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牌照识别的识别率，也正是牌照识别系统的困难和挑战所在。为了提高识别率，除了不断的完善识别算法，还应该想办法克服各种光照条件，使采集到的图像最利于识别。

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逐句 可能没法呢 寡人已经在论坛解释过了 有问题呼我把

首先

1、定位部分 [temp MaxY]=max(white_y); %temp为向量white_y的元素中的最大值，MaxY为该值的索引（在向量中的位置），也就是说temp为车牌矩阵每一列求和的最大值，即车牌x方向最多像素的地方，（姑且叫他像素中线）那么

while ((Blue_y(PY1,1)>=5)&&(PY1>1)) PY1=PY1-1; 就可以确实车牌上边缘，同理

while ((Blue_y(PY2,1)>=5)&&(PY2<y)) PY2=PY2+1;确定下边缘 。为什么是大于5呢，刚才已经知道是车牌x方向所有列的和，也就是宽，车牌单个字符，那么范围为0-128px，如果值越大，则上下边缘就像素中线就近了，那么车牌车牌横向就短了嘛

，同理。while ((Blue_y(1,PX1)<3)&&(PX1<x)) PX1=PX1+1;

为什么是3呢。，车牌单个字符的，值确定，那么车牌车牌纵向区域就窄了

2、分割：

首先对车牌图像自左向右逐列扫描，寻找连续有文字的区间块，将该区间块的有效宽度与某一固定阈值(本文设定的阈值为10，可更改)进行比较，若小于该设定阈值，则认为是左侧干扰，裁剪干扰区域；反之，分割出该模糊

字符块。

3）判断该字符区域是否为有效区域。首先建立矩阵，依据车牌先验知识，分析该字符区域的有效宽度及宽高比(1:2)，即可判断是否为干扰区域，若为字符区域，进一步去除伪字符区域，则分割出第一个字符；反之，认为是左侧干扰区域进行裁剪。

解释：本程序对于定位部分比较理想的情况下 分割率为50%+，但对川字车牌没有鲁棒性，由于川字未连通，所以会被当作背景而切除，其他省份，暂时没有遇到过。当然如果定位后的车牌倾角大于20度这样，那么必须校正，否则会出错

3、分割：这部分就悲剧了，采用的是单纯的模板相减，并且程序没有标准模板

建议计算相关系数，用距离变换进行匹配把

就是画框的时候画到外边框，没有特别的意思。如果不+1和-1，那么框住的是内边框。

这个基于颜色的车牌定位，有很多局限性。比如不能识别除了蓝色车牌以外的车牌，在车子颜色为蓝色时或背景区域有蓝色时，容易出错。在灯光影响下，可能找不到车牌等等。只能拿来做个演示。

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