车牌识别系统原理

为了进行车牌识别，需要以下几个基本的步骤：

1)牌照定位，定位图片中的牌照位置；

2)牌照字符分割，把牌照中的字符分割出来；

3)牌照字符识别，把分割好的字符进行识别，最终组成牌照号码。

车牌识别过程中，牌照颜色的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常与车牌识别互相配合、互相验证。

1)牌照定位

自然环境下，汽车图像背景复杂、光照不均匀，如何在自然背景中准确地确定牌照区域是整个识别过程的关键。首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索，找到符合汽车牌照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，最后选定一个最佳的区域作为牌照区域，并将其从图像中分离出来。

在图像或视频帧中准确地定位到车牌的位置：这可以通过目标检测算法、边缘检测算法或者颜色特征等方法实现。常见的做法是使用特征提取和机器学习方法来训练一个车牌定位模型。

2)牌照字符分割

完成牌照区域的定位后，再将牌照区域分割成单个字符，然后进行识别。字符分割一般采用垂直投影法。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符间或字符内的间隙处取得局部最小值的附近，并且这个位置应满足牌照的字符书写格式、字符、尺寸限制和一些其他条件。利用垂直投影法对复杂环境下的汽车图像中的字符分割有较好的效果。

3)牌照字符识别方法主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。

对于每个分割出的字符，需要将其识别为相应的字符类别。字符识别可以使用传统的机器学习算法，如支持向量机（SVM）、K最近邻（KNN）等，也可以使用深度学习方法，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。通常，字符识别会先对字符进行预处理，如大小归一化、灰度化、去噪等，然后将处理后的字符输入到训练好的模型进行分类或序列识别。

基于模板匹配算法首先将分割后的字符二值化并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小，然后与所有的模板进行匹配，选择最佳匹配作为结果。基于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，然后用所获得特征来训练神经网络分配器；另一种方法是直接把图像输入网络，由网络自动实现特征提取直至识别出结果。

实际应用中，车牌识别系统的识别率还与牌照质量和拍摄质量密切相关。牌照质量会受到各种因素的影响，如生锈、污损、油漆剥落、字体褪色、牌照被遮挡、牌照倾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等等；实际拍摄过程也会受到环境亮度、拍摄方式、车辆速度等等因素的影响。这些影响因素不同程度上降低了车牌识别的识别率，也正是车牌识别系统的困难和挑战所在。为了提高识别率，除了不断地完善识别算法还应该想办法克服各种光照条件，使采集到的图像最利于识别。

 需要注意的是，车牌识别系统的性能和准确率受到图像质量、光照条件、车牌遮挡等因素的影响。

为了提高系统的鲁棒性，通常还会采用图像增强、光照补偿、多尺度检测等预处理方法，以及使用大规模数据进行模型训练和优化。

车牌识别系统还可以与车辆管理系统、交通监控系统等结合，实现自动化的车辆管理和智能交通应用。