图像中车辆牌照是具有比较显著特征的一块图象区域，这此特征表现在:近似水平的矩形区域；其中字符串都是按水平方向排列的；在整体图象中的位置较为固定。正是由于牌照图象的这些特点，再经过适当的图象变换，它在整幅中可以明显地呈现出其边缘。边缘提取是较经典的算法，此处边缘的提取采用的是Roberts算子。牌照图象经过了以上的处理后，牌照区域已经十分明显，而且其边缘得到了勾勒和加强。此时可进一步确定牌照在整幅图象中的准确位置。这里选用数学形态学的方法，基本思想是用具有一定形态的机构元素去量度和提取图像中的对应形状以达到对图像分析和识别的目的。数学形态学的应用可以简化图像数据，保持它们基本的形态特征，并除去不相干的结构。在本程序中用到了开闭两个基本运算，还用了bwareaopen来去除对象中不相干的小对象。

　　在运用识别效果上，视频流识别模式的优势时可以通过自动摄像识别单元自动化的从摄像到的动态图像进行识别车辆车牌信息，并记录车辆的外观、颜等信息。但是，这种识别模式对于无牌车通过时是无法正常识别的，这也导致了容易出现漏车的现象发生。同时，视频流识别模式车牌识别系统也容易受到车速的影响，也容易因为车辆较多而出现误触发识别，导致车牌识别率大大降低。而地感线圈识别模式的车牌识别系统的优势在于其触发识别更快、识别率高，不易出现漏车现象，而且性能实用上也比较稳定，对于无牌车辆也能识别出车辆的信息，甚至可以自动为该车辆配上虚拟车牌，更方便对无牌车泊车的管理，但是这种模式只有静态图像信息，在后期管理上不利于分类管理与查询。此外，地感线圈识别模式的车牌识别系统也不适用于一些不适合切割路面的现场中。至于视频流+地感识别模式的车牌识别系统，在识别效果上肯定是更更佳的，但是其对适用场合环境的要求也是更高的。

　　所在位置:首页 » 新闻资讯 » 技术交流 车牌识别算法技术是如何识别机动车号牌种类的？摘要:每一辆行驶在公路上的机动车都是的按照交通法的规定安装着有着唯一身份标志的车牌，细心观察我们就会发现不同类型的机动车号牌也是各式各样的，显而易见的就是机动车号牌的配有很多种，常见的机动车号牌底是蓝，但还有黄、白、绿等。每一辆行驶在公路上的机动车都是的按照交通法的规定安装着有着唯一身份标志的车牌，细心观察我们就会发现不同类型的机动车号牌也是各式各样的，显而易见的就是机动车号牌的配有很多种，常见的机动车号牌底是蓝，但还有黄、白、绿等。其次，我们还会看到一些机动车号牌上有省份简称以外的汉字，如“学”、“警”等。

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