車牌識別技術要求能夠?qū)⑦\動中的汽車牌照從復雜背景中提取并識別出來，通過車牌提取、圖像預處理、特征提取、車牌字符識別等技術，識別車輛牌號、顏色等信息，新的技術水平為字母和數(shù)字的識別率可達到99.7%，漢字的識別率可達到99%。
在停車場管理中，車牌識別技術也是識別車輛身份的主要手段。在深圳市建設的《停車庫（場）車輛圖像和號牌信息采集與傳輸系統(tǒng)技術要求》中，車牌識別技術成為車輛身份識別的主要手段。
某些車牌識別系統(tǒng)還具有通過視頻圖像判斷是否有車的功能稱之為視頻車輛檢測。一個完整的車牌識別系統(tǒng)應包括車輛檢測、圖像采集、車牌識別等幾部分。當車輛檢測部分檢測到車輛到達時觸發(fā)圖像采集單元，采集當前的視頻圖像。車牌識別單元對圖像進行處理，定位出牌照位置，再將牌照中的字符分割出來進行識別，然后組成牌照號碼輸出。
為了進行車牌識別，需要以下幾個基本的步驟：
1、 牌照定位，定位圖片中的牌照位置；
2、牌照字符分割，把牌照中的字符分割出來；
3、牌照字符識別，把分割好的字符進行識別，終組成牌照號碼。
車牌識別過程中，牌照顏色的識別依據(jù)算法不同，可能在上述不同步驟實現(xiàn)，通常與車牌識別互相配合、互相驗證。
牌照字符識別方法
主要有基于模板匹配算法和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法?；谀０迤ヅ渌惴▽⒎指詈蟮淖址祷⑵涑叽绱笮】s放為字符數(shù)據(jù)庫中模板的大小，然后與所有的模板進行匹配，選擇佳匹配作為結果?；谌斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡的算法有兩種：一種是先對字符進行特征提取，然后用所獲得特征來訓練神經(jīng)網(wǎng)絡分配器；另一種方法是直接把圖像輸入網(wǎng)絡，由網(wǎng)絡自動實現(xiàn)特征提取直至識別出結果。
實際應用中，車牌識別系統(tǒng)的識別率還與牌照質(zhì)量和拍攝質(zhì)量密切相關。牌照質(zhì)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(huán)境亮度、拍攝方式、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車牌識別的識別率，也正是車牌識別系統(tǒng)的困難和挑戰(zhàn)所在。為了提高識別率，除了不斷地完善識別算法還應該想辦法克服各種光照條件，使采集到的圖像利于識別。
所屬分類：軟件/車牌識別系統(tǒng)
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