都匀车牌辨认系统的识别的原理实践应用

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为了停止车牌辨认，需求以下几个根本的步骤：

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)牌照字符辨认，把分割好的字符停止辨认，组成牌照号码。

车牌辨认过程中，牌照颜色的辨认根据算法不同，可能在上述不同步骤完成，通常与车牌辨认相互配合、相互考证。

1)牌照定位

自然环境下，汽车图像背景复杂、光照不平均，如何在自然背景中准确地肯定牌照区域是整个辨认过程的关键。首先对采集到的视频图像停止大范围相关搜索，找到契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剖析、评判，然后选定一个好的区域作为牌照区域，并将其从图像中别离出来。

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，然后停止辨认。字符分割普通采用垂直投影法。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获得部分小值的左近，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。应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)牌照字符辨认办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，然后与一切的模板停止匹配，选择适合匹配作为结果。基于人工神经网络的算法有两种：一种是先对字符停止特征提取，然后用所取得特征来锻炼神经网络分配器；另一种办法是直接把图像输入网络，由网络自动完成特征提取直至辨认出结果。

实践应用中，车牌辨认系统的辨认率还与牌照质量和拍摄质量亲密相关。牌照质量会遭到各种要素的影响，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；实践拍摄过程也会遭到环境亮度、拍摄方式、车辆速度等等要素的影响。这些影响要素不同水平上降低了车牌辨认的辨认率，也正是车牌辨认系统的艰难和应战所在。为了进步辨认率，除了不时地完善辨认算法还应该想方法克制各种光照条件，使采集到的图像利于辨认。

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