車(chē)牌識(shí)別技術(shù)是指對(duì)攝像機(jī)所拍攝的車(chē)輛圖像或視頻序列，經(jīng)過(guò)機(jī)器視覺(jué)、圖像處理和模式識(shí)別等算法處理后自動(dòng)讀取車(chē)牌號(hào)碼、車(chē)牌類(lèi)型、車(chē)牌顏色等信息的技術(shù)，是人工智能技術(shù)中重要的分支。它的硬件基礎(chǔ)包括觸發(fā)設(shè)備、攝像設(shè)備、照明設(shè)備、圖像采集設(shè)備、識(shí)別車(chē)牌號(hào)碼的處理機(jī)，其軟件核心包括車(chē)牌定位、字符分割、字符識(shí)別等算法。目前已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于智能交通系統(tǒng)的各種場(chǎng)合，像公路收費(fèi)、停車(chē)管理、稱(chēng)重系統(tǒng)、交通誘導(dǎo)、交通執(zhí)法、公路稽查、車(chē)輛調(diào)度、車(chē)輛檢測(cè)等。對(duì)于維護(hù)交通安全和城市治安，防止交通堵塞，實(shí)現(xiàn)交通全自動(dòng)化管理有著現(xiàn)實(shí)的意義。

　　1、圖像采集

　　根據(jù)車(chē)輛檢測(cè)方式的不同，圖像采集一般分為兩種，一種是靜態(tài)模式下的圖像采集，通過(guò)車(chē)輛觸發(fā)地感線(xiàn)圈、紅外或雷達(dá)等裝置，給相機(jī)一個(gè)觸發(fā)信號(hào)，相機(jī)在接收到觸發(fā)信號(hào)后會(huì)抓拍一張圖像，該方法的優(yōu)點(diǎn)是觸發(fā)率高，性能穩(wěn)定，缺點(diǎn)是需要切割地面鋪設(shè)線(xiàn)圈，施工量大;另一種是視頻模式下的圖像采集，外部不需要任何觸發(fā)信號(hào)，相機(jī)會(huì)實(shí)時(shí)地記錄視頻流圖像，該方法的優(yōu)點(diǎn)是施工方便，不需要切割地面鋪設(shè)線(xiàn)圈，也不需要安裝車(chē)檢器等零部件，但其缺點(diǎn)也十分顯著，由于算法的極限，該方案的觸發(fā)率與識(shí)別率較之外設(shè)觸發(fā)都要低一些。

　　2、預(yù)處理

　　由于圖像質(zhì)量容易受光照、天氣、相機(jī)位置等因素的影響，所以在識(shí)別車(chē)牌之前需要先對(duì)相機(jī)和圖像做一些預(yù)處理，以保證得到車(chē)牌最清晰的圖像。一般會(huì)根據(jù)對(duì)現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境和已經(jīng)拍攝到的圖像的分析得出結(jié)論，實(shí)現(xiàn)相機(jī)的自動(dòng)曝光處理、自動(dòng)白平衡處理、自動(dòng)逆光處理、自動(dòng)過(guò)爆處理等，并對(duì)圖像進(jìn)行噪聲過(guò)濾、對(duì)比度增強(qiáng)、圖像縮放等處理。去噪方法有均值濾波、中值濾波和高斯濾波等;增強(qiáng)對(duì)比度的方法有對(duì)比度線(xiàn)性拉伸、直方圖均衡和同態(tài)濾波器等;圖像縮放的主要方法有最近鄰插值法、雙線(xiàn)性插值法和立方卷積插值等。

　　3、車(chē)牌定位

　　從整個(gè)圖像中準(zhǔn)確地檢測(cè)出車(chē)牌區(qū)域，是車(chē)牌識(shí)別過(guò)程的一個(gè)重要步驟，如果定位失敗或定位不完整，會(huì)直接導(dǎo)致最終識(shí)別失敗。由于復(fù)雜的圖像背景，且要考慮不清晰車(chē)牌的定位，所以很容易把柵欄，廣告牌等噪聲當(dāng)成車(chē)牌，所以如何排除這些偽車(chē)牌也是車(chē)牌定位的一個(gè)難點(diǎn)。為了提高定位的準(zhǔn)確率和提高識(shí)別速度，一般的車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)都會(huì)設(shè)計(jì)一個(gè)外部接口，讓用戶(hù)自己根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境設(shè)置不同的識(shí)別區(qū)域。馳安科技車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)針對(duì)一些復(fù)雜背景(例如綠化帶、井蓋)的現(xiàn)場(chǎng)，可以進(jìn)行設(shè)定識(shí)別區(qū)域的操作。

　　4、車(chē)牌校正

　　由于受拍攝角度、鏡頭等因素的影響，圖像中的車(chē)牌存在水平傾斜、垂直傾斜或梯形畸變等變形，這給后續(xù)的識(shí)別處理帶來(lái)了困難。如果在定位到車(chē)牌后先進(jìn)行車(chē)牌校正處理，這樣做有利于去除車(chē)牌邊框等噪聲，更有利于字符識(shí)別。目前常用校正方法有：Hough 變換法，通過(guò)檢測(cè)車(chē)牌上下、左右邊框直線(xiàn)來(lái)計(jì)算傾斜角度;旋轉(zhuǎn)投影法，通過(guò)按不同角度將圖像在水平軸上進(jìn)行垂直投影，其投影值為0的點(diǎn)數(shù)之和最大時(shí)的角度即為垂直傾斜角度，水平角度的計(jì)算方法與其相似;主成分分析法，根據(jù)車(chē)牌背景與字符交界處的顏色具有固定搭配這一特征、求出顏色對(duì)特征點(diǎn)的主成分方向即為車(chē)牌的水平傾斜角度;方差最小法，根據(jù)字符在垂直方向投影點(diǎn)的坐標(biāo)方差最小導(dǎo)出垂直傾斜角的閉合表達(dá)式，從而確定垂直傾斜角度;透視變換，利用檢測(cè)到的車(chē)牌的四個(gè)頂點(diǎn)經(jīng)過(guò)相關(guān)矩陣變換后實(shí)現(xiàn)車(chē)牌的畸變校正。

　　5、字符分割

　　定位出車(chē)牌區(qū)域后，由于并不知道車(chē)牌中總共有幾個(gè)字符、字符間的位置關(guān)系、每個(gè)字符的寬高等信息，所以，為了保證車(chē)牌類(lèi)型匹配和字符識(shí)別正確，字符分割是必不可少的一步。字符分割的主要思路是，基于車(chē)牌的二值化結(jié)果或邊緣提取結(jié)果，利用字符的結(jié)構(gòu)特征、字符間的相似性、字符間間隔等信息，一方面把單個(gè)字符分別提取出來(lái)，也包括粘連和斷裂字符等特殊情況的處理;另一方面把寬、高相似的字符歸為一類(lèi)從而去除車(chē)牌邊框以及一些小的噪聲。一般采用的算法有：連通域分析、投影分析，字符聚類(lèi)和模板匹配等。污損車(chē)牌和光照不均造成的模糊車(chē)牌仍是字符分割算法所面對(duì)的挑戰(zhàn)，有待更好的算法出現(xiàn)并解決以上問(wèn)題。

　　6、字符識(shí)別

　　對(duì)分割后的字符的灰度圖像進(jìn)行歸一化處理，特征提取，然后經(jīng)過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)或與字符數(shù)據(jù)庫(kù)模板進(jìn)行匹配，最后選取匹配度最高的結(jié)果作為識(shí)別結(jié)果。目前比較流行的字符識(shí)別算法有：模板匹配法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、支持向量機(jī)法和Adaboost分類(lèi)法等。模板匹配法的優(yōu)點(diǎn)是識(shí)別速度快、方法簡(jiǎn)單，缺點(diǎn)是對(duì)斷裂、污損等情況的處理有一些困難;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法學(xué)習(xí)能力強(qiáng)、適應(yīng)性強(qiáng)、分類(lèi)能力強(qiáng)但比較耗時(shí);支持向量機(jī)法對(duì)于未見(jiàn)過(guò)的測(cè)試樣本具有更好的識(shí)別能力且需要較少的訓(xùn)練樣本;Adaboost分類(lèi)法能側(cè)重于比較重要的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，識(shí)別速度快、實(shí)時(shí)性較高。我國(guó)車(chē)牌由漢字、英文字母和阿拉伯?dāng)?shù)字3種字符組成，且具有統(tǒng)一的樣式，這也是識(shí)別過(guò)程的方便之處。但由于車(chē)牌很容易受外在環(huán)境的影響，出現(xiàn)模糊、斷裂、污損字符的情況，如何提高這類(lèi)字符和易混淆字符的識(shí)別率，也是字符識(shí)別的難點(diǎn)之一。易混淆字符包括：0與D、0與Q、2與Z、8與B、5與S、6與G、4與A等。

　　7、車(chē)牌識(shí)別結(jié)果輸出

　　將車(chē)牌識(shí)別結(jié)果以文本格式輸出，包括車(chē)牌號(hào)，車(chē)牌顏色，車(chē)牌類(lèi)型等。

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