小区车牌识别系统

车牌识别一体机高清智能一体机，图像采集/视频检测/车牌识别集于一体，减少了图像压缩与传输的中间处理过程，提高了处理性能。采用高帧率CMOS图像传感器，检测/识别模块采用目前国际先进的计算机视觉技术，可以对抓拍图片中的车辆进行实时检测/识别/跟踪，可克服夜间、雨雪雾等恶劣环境；支持两种不同格式视频同时输出，模拟CVBS输出、高清H.264输出；内置为视频检测/抓拍、自动识别任务而自主研发的专用嵌入式操作系统、数学算法库、图像算法库、TCP/IP协议栈等，提供标准应用接口，方便用户开发与维护。

为了进行车牌识别，电子车牌识别系统，需要以下几个基本的步骤：

　　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) 牌照字符识别，把分割好的字符进行识别，最终组成牌照号码。

　　车牌识别过程中，牌照颜色的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常与车牌识别互相配合、互相验证。

1) 牌照定位

　　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，智能停车场车牌识别系统，找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区，日照车牌识别系统，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，最后选定一个区域作为牌照区域，并将其从图像中分离出来。

　　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，然后进行识别。字符分割一般采用垂直投影法。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取得局部值的附近，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。利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，然后与所有的模板进行匹配，选择匹配作为结果。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。

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