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　　車牌識(shí)別技術(shù)要求能夠?qū)⑦\(yùn)動(dòng)中的汽車牌照從復(fù)雜背景中提取并識(shí)別出來(lái)，通過(guò)車牌提取、圖像預(yù)處理、特征提取、車牌字符識(shí)別等技術(shù)，識(shí)別車輛牌號(hào)、顏色等信息，目前最新的技術(shù)水平為字母和數(shù)字的識(shí)別率可達(dá)到99.7%，漢字的識(shí)別率可達(dá)到99%。那么車牌識(shí)別的步驟是如何的?今天馳安科技車牌識(shí)別廠家的小編就和大講解一下車牌識(shí)別的步驟，為了進(jìn)行車牌識(shí)別，需要以下幾個(gè)基本的步驟：

　　1、 牌照定位，定位圖片中的牌照位置;

　　2、牌照字符分割，把牌照中的字符分割出來(lái);

　　3、牌照字符識(shí)別，把分割好的字符進(jìn)行識(shí)別，組成牌照號(hào)碼。

　　車牌自動(dòng)識(shí)別過(guò)程中，牌照顏色的識(shí)別依據(jù)算法不同，可能在上述不同步驟實(shí)現(xiàn)，通常與車牌自動(dòng)識(shí)別互相配合、互相驗(yàn)證。

　　一、牌照定位

　　自然環(huán)境下，汽車圖像背景復(fù)雜、光照不均勻，如何在自然背景中準(zhǔn)確地確定牌照區(qū)域是整個(gè)識(shí)別過(guò)程的關(guān)鍵。首先對(duì)采集到的視頻圖像進(jìn)行大范圍相關(guān)搜索，找到符合汽車牌照特征的若干區(qū)域作為候選區(qū)，然后對(duì)這些侯選區(qū)域做進(jìn)一步分析、評(píng)判，選定一個(gè)好的區(qū)域作為牌照區(qū)域，并將其從圖像中分離出來(lái)。

　　二、牌照字符分割

　　完成牌照區(qū)域的定位后，再將牌照區(qū)域分割成單個(gè)字符，然后進(jìn)行識(shí)別。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間或字符內(nèi)的間隙處取得局部小值的附近，并且這個(gè)位置應(yīng)滿足牌照的字符書寫格式、字符、尺寸限制和一些其他條件。利用垂直投影法對(duì)復(fù)雜環(huán)境下的汽車圖像中的字符分割有較好的效果。

　　三、 牌照字符識(shí)別方法

　　主要有基于模板匹配算法和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。基于模板匹配算法首先將分割后的字符二值化并將其尺寸大小縮放為字符數(shù)據(jù)庫(kù)中模板的大小，然后與所有的模板進(jìn)行匹配，選擇好的匹配作為結(jié)果?；谌斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法有兩種：一種是先對(duì)字符進(jìn)行特征提取，然后用所獲得特征來(lái)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分配器;另一種方法是直接把圖像輸入網(wǎng)絡(luò)，由網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)實(shí)現(xiàn)特征提取直至識(shí)別出結(jié)果。

　　實(shí)際應(yīng)用中，車牌自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別率還與牌照質(zhì)量和拍攝質(zhì)量密切相關(guān)。牌照質(zhì)量會(huì)受到各種因素的影響，如生銹、污損、油漆剝落、字體褪色、牌照被遮擋、牌照傾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等等;實(shí)際拍攝過(guò)程也會(huì)受到環(huán)境亮度、拍攝方式、車輛速度等等因素的影響。這些影響因素不同程度上降低了車牌自動(dòng)識(shí)別的識(shí)別率，也正是車牌自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)的困難和挑戰(zhàn)所在。為了提高識(shí)別率，除了不斷地完善識(shí)別算法還應(yīng)該想辦法克服各種光照條件，使采集到的圖像利于識(shí)別。

　　以上馳安科技車牌識(shí)別廠家的小編給大家講解車牌識(shí)別的步驟，以上問(wèn)題你經(jīng)歷過(guò)哪些?內(nèi)容僅供大家參考!如果想要里哦啊接更多關(guān)于車牌識(shí)別的相關(guān)知識(shí)，請(qǐng)關(guān)注馳安科技車牌識(shí)別廠家網(wǎng)站，我們會(huì)定期更新;如果想要咨詢車牌識(shí)別價(jià)格，歡迎來(lái)電咨詢!