车牌自动检测与识别系统论文

车牌自动识别原理基本是经过车牌捕捉、定位、截取、二值化、字符切分，最后车牌OCR识别、结果输出，一般还会有字符识别后处理等几个步骤，这几个步骤要协调处理才行，还要使用各种情况，比如，雨雪天气、反光、阴阳车牌、晚上补光、污损车牌等具体实际情况进行各种优化，才能得到一个完美的车牌识别算法，如果做论文，可以直接用开源的一些东西去完善，如果实际应用，可以用商用的车牌OCR识别产品。启智畅想车牌识别SDK特点：1、毫秒级识别车牌，彻底解决手工输入痛点，快速、准确；2、手机相机视频预览识别车牌，可提供安卓、ISO、Windows、Linux等系统识别，支持移动设备离线识别以及电脑客户端、服务器端识别；3、支持识别的车牌种类多，蓝牌、黄牌、新能源车牌均可识别，4、复杂场景车牌均可识别，适应性强，白天晚上、远距离、大角度都能快速准确的识别车牌；5、车牌识别SDK开发部整体不超过500K，识别率高达99%；

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。 车牌识别停车场管理系统将摄像机在入口拍摄的车辆车牌号码图象自动识别并转换成数字信号。做到一卡一车，车牌识别的优势在于可以把卡和车对应起来，使管理提高一个档次，卡和车的对应的优点在于长租卡须和车配合使用，杜绝一卡多车使用的漏洞，提高物业管理的效益;同时自动比对进出车辆，防止偷盗事件的发生。升级后的摄像系统可以采集更清晰的图片，作为档案保存，可以为一些纠纷提供有力的证据。 方便了管理人员在车辆出场时进行比对，大大增强了系统的安全性。

一、系统简介什么是车牌识别智能称重系统呢?相信许多没有在运输，大众货物交易等环境工作的人们，都不是很明白。智能称重管理系统需要在测量车辆载重的同时记录车牌号码，并建立对应关系。采用人工录入车牌方式，需要较长的等待时间，外部工作环境比较恶略，占用较多的人员成本，且容易产生失误甚至作弊等问题。应用高清车牌识别相机产品，在车辆称重的同时自动识别车牌/及其车牌号码，同时记录车辆图像、检测数据等信息。大大节省了检测时间，提高了工作效率且有效避免人为因素影响。车辆信息还可自动上传到管理中心实现联网操作。结合称重系统，高清车牌识别相机产品可广泛应用于公路治超检测站、高速动态称重、企业超限治理、称重付费等领域车牌自动识别产品的应用实现了称重管理系统的智能化。通过车牌号码的自动识别、自动登录、自动比对，系统可以实现自动抬杆、自动验证用户身份、超载车辆自动报警等诸多智能化功能。智能化有效提高了称重管理系统的管理质量，将获得良好的经济效益和社会效益。二、系统特点MAXFORT系列牌照识别仪区别于传统的工控机体系，采用了DSP为核心的嵌入式系统体系，一路视频一个工作单元的模块化结构以及网络化、TCP/IP协议的数据传输方式，无需工控机即可实现自动检测车辆、获取车辆信息，将数据通过网络发往系统中心。采用MAXFORT系列牌照识别仪来采集车辆信息的称重管理系统具有以下特点：采用车牌自动识别，减轻了人工手动录入车牌信息，缩短了车辆在称上等待时间，提高了服务质量。优秀的识别算法、智能调光技术，全天候的高识别率保障了系统的性能。嵌入式识别方式，结构、功能模块化，新系统实现简单，方便原有系统改造。识别设备独立工作，只将识别结果发给管理计算机，工作稳定、可靠性高。MAXFORT系列牌照识别仪具备优秀的视频检测车辆的功能，可以与埋地线圈方式配合使用，线圈故障时可自动启用视频检测功能。

简单来说就是由硬件和软件组成的一个识别车牌号的系统，通过摄像机采集车辆的车牌图像，经过处理，把图像信息转化为数字信号，再进行识别输出车牌号。主要由车辆检测、图像采集、牌照识别几部分组成，其硬件设备有检测器(检测车辆是否进入识别范围)、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机(计算机)等，软件方面主要是一些算法，如车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。参考：

车辆检测可以采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技术、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。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。 为了进行车牌识别，需要以下几个基本的步骤：1) 牌照定位，定位图片中的牌照位置；2) 牌照字符分割，把牌照中的字符分割出来；3) 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。车牌识别过程中，牌照颜色的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常与车牌识别互相配合、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，并将其从图像中分离出来。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) 牌照字符识别方法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，选择最佳匹配作为结果。基于人工神经网络的算法有两种：一种是先对字符进行特征提取，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，车牌识别系统的识别率还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、拍摄方式、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车牌识别的识别率，也正是车牌识别系统的困难和挑战所在。为了提高识别率，除了不断地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。

车牌号码识别简称车牌识别，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，即从图像信息中将车牌号码提取并识别出来。车牌号码识别的大致原理如下：分为图像采集、车牌定位、字符分割、字符识别四大模块，再用软件编程来实现每一个部分，最后识别出牌照，输出车牌号码等相关信息。