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車牌識別技術原理
車牌識別技術(Vehicle License Plate Recognition，VLPR)是指能夠檢測到道路路面高速行駛的車輛并自動提取車輛牌照的信息(含漢字字符、英文字母、阿拉伯數字及號牌顏色)進行處理的技術。車牌識別技術是現代智能交通系統重要組成部門，其應用十分廣泛。
車牌識別技術原理
車輛檢測：可采用埋地線圈檢測、紅外檢測、雷達檢測技術、視頻檢測等多種方式感知車輛的經由，并觸發圖像采集抓拍。
圖像采集：通過高清攝像抓拍主機對通行車輛進行實時、不中斷記實、采集。
預處理：噪聲過濾、自動白平衡、自動曝光以及伽馬校正、邊沿增強、對比度調整等。
車牌定位：在經由圖像預處理之后的灰度圖像長進行行列掃描，確定車牌區域。
字符分割：在圖像中定位出車牌區域后，通過灰度化、二值化等處理，精確定位字符區域，然后根據字符尺寸特征進行字符分割。
字符識別：對分割后的字符進行縮放、特征提取，與字符數據庫模板中的尺度字符表達形式進行匹配判別。
結果輸出：將車牌識別的結果以文本格局輸出。
車牌識別技術流程剖解
車牌識別系統采用高度模塊化的設計，將車牌識別過程的各個環節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，判定其中車輛的位置，對圖像中的車輛進行跟蹤，并在車輛位置最佳時刻，記實該車輛的特寫圖片，因為加入了跟蹤模塊，系統能夠很好地克服各種外界的干擾，使得到更加公道的識別結果，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節，是后續環節的基礎，其正確性對整體系統機能的影響巨大。車牌系統完全摒棄了以往的算法思路，實現了一種完全基于學習的多種特征融合的車牌定位新算法，合用于各種復雜的背景環境和不同的攝像角度。
三、車牌矯正及精定位模塊
因為受拍攝前提的限制，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節來進一步進步車牌圖像的質量，為切分和識別模塊做預備。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長處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域的影響。
四、車牌切分模塊
車牌系統的車牌切分模塊利用了車牌文字的灰度、顏色、邊沿分布等各種特征，能較好地按捺車牌附近其他噪聲的影響，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察查察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，可有效地進步字符識別的準確率。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，不僅可盡可能留存圖像信息，而且可進步圖像質量，進步相似字符的可區分性，保證字符識別的可靠性。
六、車牌識別結果決議計劃模塊
識別結果決議計劃模塊，詳細地說，決議計劃模塊利用一個車牌經由視野的過程留下的歷史記實，對識別結果進行智能化的決議計劃。其通過計算觀測幀數、識別結果不亂性、軌跡不亂性、速度不亂性、均勻可托度和相似度等度量值得到該車牌的綜合可托度評價，從而決定是繼承跟蹤該車牌，仍是輸出識別結果，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無意偶然性錯誤，大大進步了系統的識別率和識別結果的準確性和可靠性。
七、車牌跟蹤模塊
車牌跟蹤模塊記實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、可托度等各種歷史信息。因為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恍惚的車牌仍能被準確地跟蹤和猜測，終極只輸出一個識別結果。
