鄆城縣車牌識別系統

車牌識別技術要求能夠將運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。
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網絡算法?；谀０迤ヅ渌惴▽⒎指詈蟮淖址祷⑵涑叽绱笮】s放為字符數據庫中模板的大小，然后與所有的模板進行匹配，選擇佳匹配作為結果?；谌斯ど窠浘W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網絡分配器；另一種方法是直接把圖像輸入網絡，由網絡自動實現特征提取直至識別出結果。
實際應用中，車牌識別系統的識別率還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的困難和挑戰所在。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。

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