一個完整的車牌識別系統(tǒng)應包括車輛檢測、圖像、車牌識別等幾部分。當車輛檢測部分檢測到車輛到達時觸發(fā)圖像單元，當前的視頻圖像。車牌識別單元對圖像進行處理，定位出牌照位置，再將牌照中的字符分割出來進行識別，然后組成牌照號碼輸出。

　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(fā)位置、節(jié)省開支，福州車牌識別故障維修，而且更適合移動式、便攜式應用的要求。

　系統(tǒng)進行視頻車輛檢測，車牌識別，需要具備很高的處理速度并采用的算法，在基本不丟幀的情況下實現(xiàn)圖像、處理。若處理速度慢，則導致丟幀，使系統(tǒng)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別的位置開始識別處理，影響系統(tǒng)識別率。因此，福州車牌識別系統(tǒng)，將視頻車輛檢測與牌照自動識別相結(jié)合具備一定的技術難度。

動態(tài)識別系統(tǒng)技術原理介紹

　　技術原理：

　　通過計算機視覺算法，福州車牌識別，對所拍攝的動態(tài)視頻信號進行圖像分析，利用目前先進的人工智能算法對目標物體進行檢測和分析，以檢測和提取要分析的特征區(qū)域，并利用相關算法進行自動識別。

　　在車牌識別中，利用了神經(jīng)元網(wǎng)絡和信息合成技術，并通過對目標信息進行語意分析以提高識別的準確率。通過視頻分析信號觸發(fā)、圖像、識別算法(包括車牌定位、字符切分、字符識別)，可將車牌的各種特征元素識別成數(shù)字信息。

　　系統(tǒng)通過對各種車型的特征進行學習，以達到對相關特征的智能識別。車型特征包括車輛的品牌標志、品牌名稱(文字、型號)、車輛外觀特征(如外觀尺寸、顏色、車頭散熱片形狀等)等等。

簡單的多幀平均法是直接將前面若干輸入圖像的平均值作為當前背景.多幀平均法的缺點在于對場景改變過于敏感性，而這種改變并不總是由車輛運動引起的.選擇更新法的基本思想是只將沒有檢測到運動的區(qū)域即真正的背景進行更新·在背景更新前，先逐像素判斷相鄰兩幅圖像的差值，如果小于一個閩值，則說明在這個像素位置沒有檢測到車輛-可進行背景更新操作，這種方法依賴于闞值的選取，如果悶值選擇不合理，背景圖像將很快變得不可用.在選擇更新背景前進一步加入背景調(diào)整步驟，即首先計算當前幀和上幀圖像問的平均灰度之差，若差值大干設定閣值，則認為當前幀的平均灰度發(fā)生突變，就要在背景圖像上逐像素加上此差值。

　　車牌識別系統(tǒng)背景差方法的優(yōu)點是：原理和算法設計簡單：根據(jù)實際情況確定N值進行處理后，所得結(jié)果直接反映了運動目標的位置、大小，形狀等信息，能夠得到比較的運動目標信息.但是·基于背景差的車輛檢測的準確性很大程度上依賴于背景圖像的可靠性.總的來說.背景差法對環(huán)境光線的變化非常敏感，背景圖像需不斷地被更新以迎合環(huán)境光線、陰影和天氣的變化等·因而背景更新中的誤差累計是影響背景差法精度的重要因素。

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