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　　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。

　　在对车牌定位之前，应对原始图像进行一些预处理前，为减少对后续定位、识别的影响，为图像具有较大的对比度和较大的清晰度，地运用于牌照分割和字符识别，应对原始图像进行一些处理。因为对于原始图像的来源主要是摄像机直接拍摄处理道路上行驶的车辆，加上车牌照本身的整洁程度、自然光的照射条件、摄像机镜头的光学畸变产生的噪声、拍摄时摄像机与车牌照的距离、车辆行驶的速度以及摄像头的拍摄角度，在这些负面的影响下有可能造成车牌照的图像清晰度不够、角度不正、等严重损坏影响对车牌字符识别的准确度。导致对于车牌的定位和字符分割的结果不准确。

　　字符识别的准确性直接决定了该系统是否。在之前的研究中经常被用于字符的识别主要有模板匹配法和神经网络识别法。在这次研究设计中我们采用的是模板匹配法进行识别，该方法是将分割出来的字符样本进行字符归一化处理，使图像大小与原先已经存储在计算机内的标准字符大小一致，再与标准字符进行一一对比，结果取差异小的相对应的标准字符。这种模板匹配的方法相对比较、简单。但是对字符图像要求比较高，一旦图像有噪声或者亮度问题其结果就可以能存在差异。神经网络识别法，它是结合神经网络技术，依靠人的经验来取得字符的特征，再利用神经网络的辨别能力来对字符进行识别，这个方法得到的结果会比较准确，但技术要求较高。