伊朗車牌識別演算法

『壹』 車牌識別系統識別車牌號的原理是什麼呢

為了進行車牌識別，需要以下幾個基本的步驟：
1)牌照定位，定點陣圖片中的牌照位置；
2)牌照字元分割，把牌照中的字元分割出來；
3)牌照字元識別，把分割好的字元進行識別，最終組成牌照號碼。

車牌識別過程中，牌照顏色的識別依據演算法不同，可能在上述不同步驟實現，通常與車牌識別互相配合、互相驗證。

『貳』 車輛車牌識別原理

為了進行車牌識別，需要以下幾個基本的步驟：
1)牌照定位，定點陣圖片中的牌照位置；
2)牌照字元分割，把牌照中的字元分割出來；
3)牌照字元識別，把分割好的字元進行識別，最終組成牌照號碼。
車牌識別過程中，牌照顏色的識別依據演算法不同，可能在上述不同步驟實現，通常與車牌識別互相配合、互相驗證。

『叄』 車牌識別系統演算法是什麼-真地

汽車牌照自動識別技術
它是利用車輛的動態視頻或靜態圖像進行牌照號碼、牌照顏色自動識別的模式識別技術。通過對圖像的採集和處理，完成車牌自動識別功能，能從一幅圖像中自動提取車牌圖像，自動分割字元，進而對字元進行識別。其硬體基礎一般包括觸發設備(監測車輛是否進入視野)、攝像設備、照明設備、圖像採集設備、識別車牌號碼的處理機(如計算機)等。

自動識別技術分為硬識別和軟識別（其實兩者是相輔相成的）
「硬體識別」就是通過獨立的硬體設備，對所抓拍圖片進行一系列的字元處理；目前停車場系統行業中硬體識別也分為兩種，即帶有單獨的車牌識別儀和前端硬體識別兩種。前端硬體識別一體式攝像機是將傳統單獨的車牌識別儀嵌入至攝像機中，實現前端硬體與攝像機一體化，完美實現圖像抓拍、視頻流傳輸、字元識別、道閘抬桿等一系列的工作。
「軟體識別」可以理解為通過軟體對車牌號碼進行的，通過在電腦上安裝一個配套的車牌識別軟體，對抓拍的圖片進行識別處理。其工作方式是通過攝像機連續抓拍多張照片，選擇其中較為清晰的一張，然後通過電腦軟體進行字元處理，實現車牌識別的。因為每次識別需要抓拍多張照片，因此軟識別的速度較慢。而且軟識別系統對所抓拍的圖片要求也是極高的，必須極為清晰才能達到想要的效果。該系統對現場環境以及調試質量要求極高，在諸多環境不佳的場合都不適用，並且識別設備的擺放也是非常重要的。
軟硬識別的對比：
1、分析識別模式
硬識別系統：採用視頻流分析識別，對監控范圍內的視頻流進行全天候實時分析；
軟識別系統：圖片分析識別，對到達指定范圍內的車輛進行拍照，再對照片進行分析；當車輛位置不佳時，識別易出錯。
2、智能演算法模型

硬識別系統：採用智能模糊點陣識別演算法，准確率更高，識別率大於99.70％。很少需要人工干預。
軟識別系統：OCR/字型拓撲結構識別演算法，會頻繁出現誤識別情況，准確率低於90％。需要人工不斷輸入糾正後的號牌。
3、可靠性及穩定性：

硬識別系統：專用識別器採用TI 公司的高速DSP，雙CPU控制，確保系統可靠性和穩定性。
軟識別系統：軟體識別，容易頻繁出現死機等情況，需經常重新啟動電腦，造成間斷性系統癱瘓。

『肆』 汽車車牌自動識別的原理是什麼

汽車牌照自動識別技術是一項利用車輛的動態視頻或靜態圖像進行牌照號碼、牌照顏色自動識別的模式識別技術。通過對圖像的採集和處理，完成車牌自動識別功能，能從一幅圖像中自動提取車牌圖像，自動分割字元，進而對字元進行識別.其硬體基礎一般包括觸發設備(監測車輛是否進入視野)、攝像設備、照明設備、圖像採集設備、識別車牌號碼的處理機(如計算機)等，其軟體核心包括車牌定位演算法、車牌字元分割演算法和光學字元識別演算法等。 某些牌照識別系統還具有通過視頻圖像判斷車輛駛入視野的功能稱之為視頻車輛檢測。一個完整的牌照識別系統應包括車輛檢測、圖像採集、牌照識別等幾部分。當車輛檢測部分檢測到車輛到達時觸發圖像採集單元，採集當前的視頻圖像。牌照識別單元對圖像進行處理，定位出牌照位置，再將牌照中的字元分割出來進行識別，然後組成牌照號碼輸出。

車牌識別停車場管理系統將攝像機在入口拍攝的車輛車牌號碼圖象自動識別並轉換成數字信號。做到一卡一車，車牌識別的優勢在於可以把卡和車對應起來，使管理提高一個檔次，卡和車的對應的優點在於長租卡須和車配合使用，杜絕一卡多車使用的漏洞，提高物業管理的效益;同時自動比對進出車輛，防止偷盜事件的發生。升級後的攝像系統可以採集更清晰的.圖片，作為檔案保存，可以為一些糾紛提供有力的證據。 方便了管理人員在車輛出場時進行比對，大大增強了系統的安全性。

1.車輛檢測

車輛檢測可以採用埋地線圈檢測、紅外檢測、雷達檢測、視頻檢測等多種方式。採用視頻檢測可以避免破壞路面、不必附加外部檢測設備、不需矯正觸發位置、節省開支，而且更適合移動式、攜帶型應用的要求。

具備視頻車輛檢測功能的牌照識別系統，首先對視頻信號中的一幀(場)的信號進行圖像採集，數字化，得到對應的數字圖像;然後對其進行分析，判斷其中是否有車輛;若認為有車輛通行，則進入到下一步進行牌照識別;否則繼續採集視頻信號，進行處理。

系統進行視頻車輛檢測，需要具備很高的處理速度並採用優秀的演算法，在基本不丟幀的情況下實現圖像採集、處理。若處理速度慢，則導致丟幀，使系統無法正確檢測到行駛速度較快的車輛，同時也難以保證在有利於識別的位置開始識別處理，影響系統識別率。因此，將視頻車輛檢測與牌照自動識別相結合具備一定的技術難度。

2.牌照號碼、顏色識別

為了進行牌照識別，需要以下幾個基本的步驟：

• 牌照定位，定點陣圖片中的牌照位置;

• 牌照字元分割，把牌照中的字元分割出來;

• 牌照字元識別，把分割好的字元進行識別，最終組成牌照號碼。

牌照識別過程中，牌照顏色的識別依據演算法不同，可能在上述不同步驟實現，通常與牌照識別互相配合、互相驗證。

(1)牌照定位

自然環境下，汽車圖像背景復雜、光照不均勻，如何在自然背景中准確地確定牌照區域是整個識別過程的關鍵。首先對採集到的視頻圖像進行大范圍相關搜索，找到符合汽車牌照特徵的若干區域作為候選區，然後對這些侯選區域做進一步分析、評判，最後選定一個最佳的區域作為牌照區域，並將其從圖象中分割出來。

(2)牌照字元分割

完成牌照區域的定位後，再將牌照區域分割成單個字元，然後進行識別。字元分割一般採用垂直投影法。由於字元在垂直方向上的投影必然在字元間或字元內的間隙處取得局部最小值的附近，並且這個位置應滿足牌照的字元書寫格式、字元、尺寸限制和一些其他條件。利用垂直投影法對復雜環境下的汽車圖像中的字元分割有較好的效果。

(3)牌照字元識別

字元識別方法目前主要有基於模板匹配演算法和基於人工神經網路演算法。基於模板匹配演算法首先將分割後的字元二值化,並將其尺寸大小縮放為字元資料庫中模板的大小，然後與所有的模板進行匹配，最後選最佳匹配作為結果。基於人工神經元網路的演算法有兩種：一種是先對待識別字元進行特徵提取，然後用所獲得特徵來訓練神經網路分配器;另一種方法是直接把待處理圖像輸入網路，由網路自動實現特徵提取直至識別出結果。

實際應用中，牌照識別系統的識別率與牌照質量和拍攝質量密切相關。牌照質量會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;實際拍攝過程也會受到環境亮度、拍攝亮度、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牌照識別的識別率，也正是牌照識別系統的困難和挑戰所在。為了提高識別率，除了不斷的完善識別演算法，還應該想辦法克服各種光照條件，使採集到的圖像最利於識別。

『伍』 汽車車牌自動識別的原理是什麼

汽車牌照自動識別技術是一項利用出入口處的火眼臻睛車牌識別攝像機攝取的車輛的動態視頻或靜態圖像進行牌照號碼、牌照顏色自動識別的模式識別技術。大致可以分為以下三大項x0dx0a•牌照定位，定點陣圖片中的牌照位置;x0dx0a•牌照字元分割，把牌照中的字元分割出來;x0dx0a•牌照字元識別，把分割好的字元進行識別，最終組成牌照號碼。

『陸』 車牌自動識別能快速准確的識別車牌是什麼原理

車牌自動識別原理基本是經過車牌捕捉、定位、截取、二值化、字元切分，最後車牌OCR識別、結果輸出，一般還會有字元識別後處理等幾個步驟，這幾個步驟要協調處理才行，還要使用各種情況，比如，雨雪天氣、反光、陰陽車牌、晚上補光、污損車牌等具體實際情況進行各種優化，才能得到一個完美的車牌識別演算法，如果做論文，可以直接用開源的一些東西去完善，如果實際應用，可以用商用的車牌OCR識別產品。
啟智暢想車牌識別SDK特點：1、毫秒級識別車牌，徹底解決手工輸入痛點，快速、准確；2、手機相機視頻預覽識別車牌，可提供安卓、ISO、Windows、Linux等系統識別，支持移動設備離線識別以及電腦客戶端、伺服器端識別；3、支持識別的車牌種類多，藍牌、黃牌、新能源車牌均可識別，4、復雜場景車牌均可識別，適應性強，白天晚上、遠距離、大角度都能快速准確的識別車牌；5、車牌識別SDK開發部整體不超過500K，識別率高達99%；

『柒』 車牌識別系統車牌識別技術中有哪些難點

車牌識別中主要涉及7個基礎演算法：

• 車牌定位——負責發現和隔離圖像中的車牌；

• 車牌方向和大小——補償車牌傾斜和調整至需要的解析度；

• 歸一化——調整圖像亮度和對比度；

• 字元分割——找到車牌上的每個字元；

• 光學字元識別；

• 句法/幾何分析——檢查違反特定國家規則的字元和位置；

• 通過多個欄位/圖像識別的平均值生成一個更可靠或更可信的結果。尤其當每張圖可能包含反射光，部分遮擋或其他臨時影響。

上述每個環節的復雜度決定了系統的准確性。第三個階段(歸一化)，一些系統使用邊緣檢測技術增加字母和底牌的差異。中值濾波也可能被用於減少圖片雜訊。

車牌識別難點：


• 文件解析度低，通常由於車牌較遠，有時是由於低端相機導致的；

• 圖像模糊，尤其是運動模糊；

• 由於強光，反射或陰影造成的光照和對比度較差；

• 車牌(部分)遮擋，通常是拖車桿或車牌上的污漬；

• 前後識別結果不同，如拖車，露營車等；

• 採集車牌時，車道在相機視角中發生改變；

• 字體不同，常見於一些浮誇的車牌；

• 規避車牌識別的手段；

• 不同國家或各州間的缺乏協調。不同國家或州的兩輛車可以有相同的車牌號但是設計不同。

盡管一些難點可通過演算法糾正，但更一般的是需要硬體系統給出解決方案。如增加相機高度可能避免物體(比如其他車輛)遮擋車牌，但是會引入和增加其他問題，如校準更加傾斜的車牌。