車牌識別技術(VehicleLicensePlateRecognition，VLPR)是計算機視頻圖像識別技術在車輛牌照識別中的一種應用。 一、車牌識別實現(xiàn)方式 ...
車牌識別技術(VehicleLicensePlateRecognition，VLPR)是計算機視頻圖像識別技術在車輛牌照識別中的一種應用。
一、車牌識別實現(xiàn)方式
車輛牌照的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。
車牌識別技術實現(xiàn)方式及工作流程
識別步驟概括為：車牌定位、車牌提取、字符識別。三個步驟地識別工作相輔相成，各自的有效率都較高，整體的識別率才會提高。識別速度的快慢取決于字符識別，字符的識別目前的主要應用技術為比對識別樣本庫，即將所有的字符建立樣本庫，字符提取后通過比對樣本庫實現(xiàn)字符的判斷，識別過程中將產生可信度、傾斜度等中間結果值；另一種是基于字符結構知識的字符識別技術，更加有效的提高識別速率和準確率，適應性較強。
車牌識別系統(tǒng)實現(xiàn)的方式主要分為兩種：一種是靜態(tài)圖像圖片的識別，另一種是動態(tài)視頻流的實時識別。靜態(tài)圖像識別技術的識別有效率較大程度上受限于圖像的抓拍質量，為單幀圖像識別，目前市場產品識別速度平均為200毫秒；而動態(tài)視頻流的識別技術適應性較強，識別速度快，它實現(xiàn)了對視頻每一幀圖像進行識別，增加識別比對次數(shù)，擇優(yōu)選取車牌號，關鍵在于較少的受到單幀圖像質量的影響，目前市場產品識別較好的時間為10毫秒。
車牌識別在高速公路車輛管理中得到廣泛應用，電子收費(ETC)系統(tǒng)中，也是結合DSRC技術識別車輛身份的主要手段。
在停車場管理中，車牌識別技術也是識別車輛身份的主要手段。在深圳市公安局建設的《停車庫(場)車輛圖像和號牌信息采集與傳輸系統(tǒng)技術要求》中，車牌識別技術成為車輛身份識別的主要手段。
車牌識別技術結合電子不停車收費系統(tǒng)(ETC)識別車輛，過往車輛通過道口時無須停車，即能夠實現(xiàn)車輛身份自動識別、自動收費。在車場管理中，為提高出入口車輛通行效率，車牌識別針對無需收停車費的車輛(如月卡車、內部免費通行車輛)，建設無人值守的快速通道，免取卡、不停車的出入體驗，正改變出入停車場的管理模式。
二、車牌識別技術工作流程
車牌識別系統(tǒng)采用高度模塊化的設計，將車牌識別過程的各個環(huán)節(jié)各自作為一個獨立的模塊。
（一）車輛檢測跟蹤模塊
車輛檢測跟蹤模塊主要對視頻流進行分析，判斷其中車輛的位置，對圖像中的車輛進行跟蹤，并在車輛位置最佳時刻，記錄該車輛的特寫圖片，由于加入了跟蹤模塊，系統(tǒng)能夠很好地克服各種外界的干擾，使得到更加合理的識別結果，可以檢測無牌車輛并輸出結果。
（二）車牌定位模塊
車牌定位模塊是一個十分重要的環(huán)節(jié)，是后續(xù)環(huán)節(jié)的基礎，其準確性對整體系統(tǒng)性能的影響巨大。車牌系統(tǒng)完全摒棄了以往的
算法思路，實現(xiàn)了一種完全基于學習的多種特征融合的車牌定位新算法，適用于各種復雜的背景環(huán)境和不同的攝像角度。
（三）車牌矯正及精定位模塊
由于受拍攝條件的限制，圖像中的車牌總不可避免存在一定的傾斜，需要一個矯正和精定位環(huán)節(jié)來進一步提高車牌圖像的質量，為切分和識別模塊做準備。使用精心設計的快速圖像處理濾波器，不僅計算快速，而且利用的是車牌的整體信息，避免了局部噪聲帶來的影響。使用該算法的另一個優(yōu)點就是通過對多個中間結果的分析還可以對車牌進行精定位，進一步減少非車牌區(qū)域的影響。
（四）車牌切分模塊
車牌系統(tǒng)的車牌切分模塊利用了車牌文字的灰度、顏色、邊緣分布等各種特征，能較好地抑制車牌周圍其他噪聲的影響，并能容忍一定傾斜角度的車牌。這一算法有利于類似移動式稽查這種車牌圖像噪聲較大的應用。
（五）車牌識別模塊
在車牌識別系統(tǒng)中，通常采用多種識別模型相結合的方法來進行車牌識別，構建一種層次化的字符識別流程，可有效地提高字符識別的正確率。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。
（六）車牌識別結果決策模塊
識別結果決策模塊，具體地說，決策模塊利用一個車牌經過視野的過程留下的歷史記錄，對識別結果進行智能化的決策。其通過計算觀測幀數(shù)、識別結果穩(wěn)定性、軌跡穩(wěn)定性、速度穩(wěn)定性、平均可信度和相似度等度量值得到該車牌的綜合可信度評價，從而決定是繼續(xù)跟蹤該車牌，還是輸出識別結果，或是拒絕該結果。這種方法綜合利用了所有幀的信息，減少了以往基于單幅圖像的識別算法所帶來的偶然性錯誤，大大提高了系統(tǒng)的識別率和識別結果的正確性和可靠性。
（七）車牌跟蹤模塊
車牌跟蹤模塊記錄下車輛行駛過程中每一幀中該車車牌的位置以及外觀、識別結果、可信度等各種歷史信息。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。
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