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车牌识别的原理解析

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jia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xiao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jia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。

工程准则：佳直线间隔：抓拍机镜头至地感外侧边的直线间隔，一般5mm镜头为5米左右，4mm镜头为4米左右，工程要求：一体机架起高度：一般规范在1.5m-1.8m;摄像机立柱：装在道闸内侧，离闸杆间隔大约50cm处；防止闸杆挡住摄像机抓拍 然后影响辨认作用。

布线：网络线、电源线、地感开关量信号线（接车检输出端）。出入口地感方位：一体机长度占有0.5米，依据勾股规律（a2 b2=c2）核算：5mm镜头的摄像机镜头应该与闸杆的水平间隔坚持在4.3米左右。假如摄像机高度每超出0.5米，应该缩小0.25米左右。

4mm镜头的摄像机镜头应该与闸杆的水平间隔坚持在3.2米左右。假如高度每超出0.5米，应该缩小0.25米左右。减速带方位：装在出入口地感外侧大约1m处，保证跟从车车头不触及地感。为防止车主跟随跟车太近，应竖立一个温馨提示牌，坚持在3米以外。

补光灯：立柱高度在0.6米，装在地感内侧边50cm-80cm处（坚持车牌正面补光），经过射在地感线圈上能够反射到车牌上，保证车牌辨认作用。监控画面（底部倾斜度）：尽量坚持车牌宽度与水平平行，大不超越15度。

车牌识别系统是智慧交通的一个重要应用载体，要真正的推动技术融合、业务融合、数据融合，跨层级、跨地域、跨系统、跨业务、跨部门，才能真正实现智慧生成、信息融合、智能化管理和服务。一方面，智慧交通的本质内涵是基于信息化、高于信息化，利用信息技术、以问题和需求为导向对城市进行重塑和再造，同时做好智慧交通配套的智慧管理。另一方面，从政府作用和市场机制来讲，智慧交通和车牌识别系统的发展不应该过度依赖于政府，政府的主要作用是宏观的布局和政策生态，真正的大刀阔斧要有市场机制的推动。

面向智慧交通建设，车牌识别要用新思维、新理念进行新创新和探索，实现整个城市交通出行方式智慧化，实现城市交通要素和资源合理化。

智能交通应用将向深度化拓展

1、智能化联网停车

智能化联网停车将实现一个城市或地区的公共停车场的实时停车位信息接入智能交通管理系统，民众可通过手机上网、发送短信、拨打电话等方式查询停车位信息。既解决了车主寻找停车位的难题、节约因寻找停车位而浪费的油费，又可解决一些停车场停车位长期空置的问题。

例如，在封闭式停车场实现无卡入场、车位诱导和反向寻车;在智能停车场中，徽腾门业研发的车牌识别系统，可实现车辆停放/取车的自动化，场库内人车分离，高效安全。

2、城市拥堵管理

利用智能交通系统（如ETC产品、车辆电子标签）可以对车辆进行管理、按照不同车辆类型、不同地段、不同时间的管理方式，对实行进入拥堵区的车辆进行收费，用经济手段合理组织、引导交通，还可以在某些限行路段进行监控，识别出在限行路段违规行驶的车辆，同时减少交通高峰时段车辆集中地区的车流量，提高交通高峰期通行顺畅度，进而达到城市拥堵管理的目的。