首先是識別過程
車牌自動識別是利用車輛的動態(tài)視頻或靜態(tài)圖像自動識別車牌號碼和車牌顏色的模式識別技術。
硬件基礎一般包括觸發(fā)設備(監(jiān)測車輛是否進入視野)、攝像設備、照明設備、圖像采集設備,一個處理器(如計算機),識別車牌號碼,和軟件核心包括車牌定位算法、車牌字符分割算法和光學字符識別算法等。
一些車牌識別系統(tǒng)還具有通過視頻圖像判斷是否有車的功能，稱為視頻車輛檢測。
一個完整的車牌識別系統(tǒng)應該包括車輛檢測、圖像采集和車牌識別。
當車輛檢測部分檢測到車輛到達時觸發(fā)圖像采集單元，獲取當前視頻圖像。車牌識別單元對圖像進行處理，定位車牌位置，對車牌中的字符進行劃分進行識別，形成車牌號碼進行輸出。
第二,汽車檢測
車輛檢測可以采用地埋線圈檢測、紅外檢測、雷達檢測技術、視頻檢測等方法。
視頻檢測可以避免路面損壞，不需要附加外部檢測設備，不需要校正觸發(fā)位置，節(jié)省資金，更適合移動和便攜應用。
該系統(tǒng)對視頻車輛進行檢測，需要有較高的處理速度和算法才能在不大量丟棄幀的情況下實現(xiàn)圖像的采集和處理。
如果處理速度較慢，則會丟失幀，使系統(tǒng)無法檢測到車速較快的車輛，也難以保證識別處理在有利于識別的位置啟動，影響系統(tǒng)識別率。因此，視頻車輛檢測與車牌自動識別相結合具有一定的技術難度。
第三，號碼識別
車牌識別的基本步驟如下:
1. 車牌定位，定位車牌在圖片中的位置;
2. 對車牌字符進行分割，并對車牌中的字符進行分離;
3.車牌字符識別，識別分割的字符，形成車牌號碼。
在車牌識別過程中，根據(jù)不同的算法對車牌顏色進行識別，可以在上述不同的步驟中實現(xiàn)，通常與車牌識別相互配合進行驗證。
3.1車牌定位
在自然環(huán)境中，汽車的背景圖像復雜，光照不均勻。如何在自然背景下準確確定車牌區(qū)域是整個識別過程的關鍵。
首先對采集到的視頻圖像進行大規(guī)模的相關性搜索，找到多個符合車牌特征的區(qū)域作為候選區(qū)域，然后對候選區(qū)域進行進一步的分析判斷。選取*的A區(qū)域作為車牌區(qū)域，與圖像分離。
3.2牌照字符分割
車牌區(qū)域定位完成后，將車牌區(qū)域劃分為各個字符進行識別。字符分割通常使用垂直投影。
