真地車牌識別車牌辨認是運用車輛的動態視頻或靜態圖像進行車牌號碼、車牌顏色自動辨認的模式辨認技術。技術的中心包括車牌定位算法、車牌字符切開算法和光學字符辨認算法等。
車牌辨認技術作業原理
真地車牌識別車輛檢測：可選用埋地線圈檢測、紅外檢測、雷達檢測技術、視頻檢測等多種方法感知車輛的經過，并觸發圖像搜集抓拍。
真地車牌識別圖像搜集：經過高清攝像抓拍主機對通行車輛進行實時、不間斷記載、搜集。
真地車牌識別預處理：噪聲過濾、自動白平衡、自動曝光以及伽馬校對、邊沿增強、對比度調整等。
車牌定位：在經過圖像預處理之后的灰度圖像前進行部隊掃描，斷定車牌區域。
真地車牌識別字符切開：在圖像中定位出車牌區域后，經過灰度化、二值化等處理，準斷定位字符區域，然后依據字符標準特征進行字符切開。
字符辨認：對切開后的字符進行縮放、特征提取，與字符數據庫模板中的標準字符表達形式進行匹配判別。
效果輸出：將車牌辨認的效果以文本格式輸出。
真地車牌識別車牌辨認技術作業流程
車牌辨認系統選用高度模塊化的規劃，將車牌辨認進程的各個環節各自作為一個獨立的模塊。
一、真地車牌識別車輛檢測跟蹤模塊
車輛檢測跟蹤模塊首要對視頻流進行分析，判別其間車輛的方位，對圖像中的車輛進行跟蹤，并在車輛方位最佳時間，記載該車輛的特寫圖片，由于加入了跟蹤模塊，系統可以很好地打敗各種外界的攪擾，使得到更加合理的辨認效果，可以檢測無牌車輛并輸出效果。
二、車牌定位模塊
真地車牌識別車牌定位模塊是一個十分重要的環節，是后續環節的基礎，其精確性對整系統統功用的影響巨大。車牌系統完全摒棄了以往的算法思路，完成了一種完全依據學習的多種特征融合的車牌定位新算法，適用于各種凌亂的布景環境和不同的攝像角度。
三、車牌糾正及精定位模塊
由于受拍照條件的束縛，圖像中的車牌總不可避免存在必定的傾斜，需求一個糾正和精定位環節來進一步前進車牌圖像的質量，為切分和辨認模塊做準備。運用精心規劃的快速圖像處理濾波器，不只核算快速，而且運用的是車牌的整體信息，避免了部分噪聲帶來的影響。運用該算法的另一個利益就是經過對多個中心效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、真地車牌識別車牌切分模塊
車牌系統的車牌切分模塊運用了車牌文字的灰度、顏色、邊沿分布等各種特征，能較好地按捺車牌周圍其他噪聲的影響，并能忍受必定傾斜角度的車牌。這一算法有利于相似移動式稽察這種車牌圖像噪聲較大的運用。
五、真地車牌識別車牌辨認模塊
在車牌辨認系統中，一般選用多種辨認模型相結合的方法來進行車牌辨認，構建一種層次化的字符辨認流程，可有效地前進字符辨認的正確率。另一方面，在字符辨認之前，運用核算機智能算法對字符圖像進行前期處理，不只可盡可能保存圖像信息，而且可前進圖像質量，前進相似字符的可區別性，確保字符辨認的可靠性。
六、真地車牌識別車牌辨認效果抉擇方案模塊
辨認效果抉擇方案模塊，具體地說，抉擇方案模塊運用一個車牌經過視界的進程留下的前史記載，對辨認效果進行智能化的抉擇方案。其經過核算觀測幀數、辨認效果穩定性、軌道穩定性、速度穩定性、均勻可信度和相似度等衡量值得到該車牌的概括可信度點評，然后決定是繼續跟蹤該車牌，還是輸出辨認效果，或是拒絕該效果。這種方法概括運用了一切幀的信息，減少了以往依據單幅圖像的辨認算法所帶來的偶然性差錯，大大前進了系統的辨認率和辨認效果的正確性和可靠性。
七、真地車牌識別車牌跟蹤模塊
車牌跟蹤模塊記載下車輛行進進程中每一幀中該車車牌的方位以及外觀、辨認效果、可信度等各種前史信息。由于車牌跟蹤模塊選用了具有必定容錯才干的運動模型和更新模型，使得那些被短時間遮擋或瞬間迷糊的車牌仍能被正確地跟蹤和猜測，終究只輸出一個辨認效果。
