車牌識別的原理

車牌識別是基于圖像分割和圖像識別理論，對含有車輛號牌的圖像進行分析處理，從而確定牌照在圖像中的位置，并進一步提取和識別出文本字符。

一個典型的車牌識別處理過程包括：圖像采集、圖像預處理、車牌定位、字符分割、字符識別及結果輸出等處理過程。各個處理過程相輔相成，每個處理過程均須保證其和較高的抗干擾能力，只有這樣才能保證識別功能達到滿意的功能品質。

車牌識別系統(tǒng)的實現(xiàn)方式主要分兩種，一種為靜態(tài)圖像識別，另一種為動態(tài)視頻流識別。靜態(tài)圖像識別受限于圖像質量、車牌污損度、車牌傾斜度等因素。動態(tài)視頻流識別則需要更快的識別速度，受限于處理器的性能指標，特別是在移動終端實現(xiàn)車牌實時識別需要更多性能優(yōu)化。另一方面，在字符識別之前，使用計算機智能算法對字符圖像進行前期處理，不僅可盡可能保留圖像信息，而且可提高圖像質量，提高相似字符的可區(qū)分性，保證字符識別的可靠性。

車牌識別系統(tǒng)的發(fā)展

現(xiàn)在我國的車牌識別系統(tǒng)已經發(fā)展得很快了，中國現(xiàn)在的車牌識別已經進入了智能時代，識別率達到99.8%，可以脫機識別，無網絡無需電腦，更有勝者根本不需要收費人員。超越了國外的大多數(shù)國家，車牌識別這塊現(xiàn)在除了中國能達到99.8%的識別率外，國外暫時還不能，當然，這與國外的車牌沒什么規(guī)律，個性化有關，車外多數(shù)都是憑借RFID或藍牙技術來實現(xiàn)不停車取卡進入停車場，還有常見的是取票停車。中國現(xiàn)在的云平臺停車，物聯(lián)網停車，無感支付停車都已經讓世界驚嘆了。由于車牌跟蹤模塊采用了具有一定容錯能力的運動模型和更新模型，使得那些被短時間遮擋或瞬間模糊的車牌仍能被正確地跟蹤和預測，最終只輸出一個識別結果。

車牌識別一體機的保養(yǎng)方法：

1.定期清除箱體表面灰塵和雜物。

2.定期清理攝像頭鏡頭,確保識別的準確性。

3.定期檢查攝像機識別角度確保識別范圍的準確性。

4.檢查各部件間的通信接頭是否連接牢固,發(fā)現(xiàn)有松動立即加固或重新連接,并做好防護準備。

5.檢查主機和遙控機電池電量是否充足,如果不足請及時更換;

6.定期檢查網絡交換機工作是否正常,通訊信號是否正常。

7.定期對車牌識別進行保養(yǎng)和線路檢護。

車牌識別技術是計算機視頻圖像識別技術在車牌識別中的一種應用，要求能夠將運動中的汽車牌照從復雜背景中提取并識別出來，通過車牌提取、圖像預處理、特征提取、車牌字符識別等技術，識別車輛牌號，目前的技術水平為字母和數(shù)字的識別率可達到96%，漢字的識別率可達到95%。車牌區(qū)域定位完成之后，由于提取出來的車牌區(qū)域內的車牌圖像可能存在傾斜現(xiàn)象，因此，在車牌字符分割之前，需要判斷車牌圖像是否傾斜。隨著發(fā)展，車牌識別技術又加強了六大全新技術的運用。

1、嵌入式處理系統(tǒng)；

2、圖像采集處理一體化設計；

3、反饋控制的全天候高清晰成像；

4、車身顏色識別；

5、視頻輔助觸發(fā)、輔助測速；

6、前端、后端獨立的專有網絡結構。