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车牌辨认系统的车牌自动辨认的原理是什么

车牌辨认系统是一项使用车辆的动态视频或静态图画进行车牌号码、车牌色彩自动辨认的模式辨认技能。其硬件根底一般包含触发设备（监测车辆是否进入视野）、摄像设备、照明设备、图画收集设备、辨认车牌号码的处理机（如计算机）等，其软件中心包含车牌定位算法、车牌字符切割算法和光学字符辨认算法等。某些车牌辨认系统还具有通过视频图画判别是否有车的功能称之为视频车辆检测。一个完整的车牌辨认系统应包含车辆检测、图画收集、车牌辨认等几部分(如图1所示)。当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图画收集单元，收集当前的视频图画。车牌辨认单元对图画进行处理，定位出车牌方位，再将车牌中的字符切割出来进行辨认，然后组成车牌号码输出。

（1）车辆检测
车辆检测能够选用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测、视频检测等多种方式。选用视频检测能够防止损坏路面、不用附加外部检测设备、不需矫正触发方位、节省开支，而且更适合移动式、便携式应用的要求。
车牌辨认系统进行视频车辆检测，需要具备很高的处理速度并选用的算法，在基本不丢帧的情况下完成图画收集、处理。若处理速度慢，则导致丢帧，使系统无法检测到行进速度较快的车辆，同时也难以保证在有利于辨认的方位开端辨认处理，影响系统辨认率。因而，将视频车辆检测与车牌自动辨认相结合具备一定的技能难度。

（2）车牌号码、色彩辨认
为了进行车牌辨认，需要以下几个基本的过程：
1) 车牌定位，定位图片中的车牌方位；
2) 车牌字符切割，把车牌中的字符切割出来；
3) 车牌字符辨认，把切割好的字符进行辨认，zui终组成车牌号码。
车牌辨认系统辨认过程中，车牌色彩的辨认根据算法不同，可能在上述不同过程完成，通常与车牌辨认互相配合、互相验证。
1) 车牌定位
天然环境下，轿车图画背景杂乱、光照不均匀，如何在天然背景中精确地确定车牌区域是整个辨认过程的关键。首要对收集到的视频图画进行大范围相关查找，找到契合轿车车牌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，zui后选定一个zui佳的区域作为车牌区域，并将其从图象中分离出来。
2) 车牌字符切割
完结车牌区域的定位后，再将车牌区域切割成单个字符，然后进行辨认。字符切割一般选用笔直投影法。因为字符在笔直方向上的投影必定在字符间或字符内的空隙处取得部分zui小值的邻近，而且这个方位应满意车牌的字符书写格局、字符、尺度限制和一些其他条件。使用笔直投影法对杂乱环境下的轿车图画中的字符切割有较好的效果。
3) 车牌字符辨认
字符辨认方法现在主要有根据模板匹配算法和根据人工神经网络算法。根据模板匹配算法首要将切割后的字符二值化并将其尺度巨细缩放为字符数据库中模板的巨细，然后与一切的模板进行匹配，挑选zui佳匹配作为成果。根据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，然后用所取得特征来练习神经网络分配器；另一种方法是直接把图画输入网络，由网络自动完成特征提取直至辨认出成果。
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