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。

　　输入图像 目前图像输入主要采用摄像机连接图像采集卡或者直接连接便携式笔记本进行实时图像采集，将模拟信号转换为数字信号。预处理  需要对采集的图像进行灰度化、灰度修正、图像去噪等处理，目的是突出车牌的主要特征，地提取车牌区域。车牌定位 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，选定一个佳的区域作为车牌区域，并将其从图像中分离出来。

　　依靠科技求发展，不断为用户提供满意的智能化系统，优质的产品、适中的价格、专业的技术和一流的服务是我们永恒的追求。在机会和挑战并存的竞争环境中，为满足市场不断增长的需求，公司将一直站在行业高新技术的尖端，秉承“理性务实、创新发展”的宗旨，奉行“进取、求实、严谨、团结”的方针，不断开拓创新，以技术为核心、视质量为生命、奉用户为上帝，竭诚为您提供性价比最高的智能产品、高质量的工程设计改造及无微不至的售后服务。

　　字符识别 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。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，然后与的模板进行匹配，选择佳匹配作为结果。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。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、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，使采集到的图像利于识别。