汽车牌照自动识别技术

汽车牌照自动识别技术是一项模式识别技术，它利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色的自动识别，通过自动提取车牌图像，自动分割字符，进而对车牌字符进行识别。

自动车辆识别技术的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、识别车牌号码的后台处理机等。
 

自动车辆识别技术的主要算法包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别等。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，简称视频车辆检测。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，触发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。具体步骤如下：

1. 车牌定位：车牌定位的准确与否直接决定后面的字符分割和识别效果，是影响整个车牌识别率的重要因素。其核心是纹理特征分析定位算法，在经过图像预处理之后的灰度图像上进行行列扫描。通过行扫描确定在列方向上含有车牌线段的候选区域，确定该区域的起始行坐标和高度，然后对该区域进行列扫描确定其列坐标和宽度，由此确定一个车牌区域。通过这样的算法可以对图像中的所有车牌实现定位。

    

2.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，然后利用字符的结构特征、字符间的相似性、字符间隔等信息，一方面把单个字符提取出来，包括处理粘连和断裂字符等特殊情况；另一方面把宽、高相似的字符归为一类，从而去除车牌边框以及图片上的多余部分。

3.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形式，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，识别出输入的字符图像。

4.结果输出：将车牌识别的结果以文本格式输出。

车辆识别系统的识别率与车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、被遮挡、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、车辆速度等因素的影响。

自动车辆识别技术将模式识别应用到人们的日常生活中，提高了车辆管理效率，并为一些纠纷的处理解决提供有力的证据，大大增强了车辆出行的安全性，是人工智能技术惠及民众的典型案例。