车牌识别仪

车牌照号码是车辆“身份”，是区别机动车辆的一项重要信息。车牌自动识别技术实现了车牌照号码和颜色的自动获取，随着车辆数量迅猛增加，石家庄车牌识别，对车辆管理智能化的要求越来越高，车牌识别系统品牌排行，车牌自动识别技术的应用也日趋广泛。

    多年来公司研制的集识别、补光，嵌入式一体的车牌识别仪。产品采用嵌入式设计方式，将视频图像采集及压缩、视频车辆检测、图像识别等功能集成于一体，不需计算机即可独立完成视频采集、车辆检测、车牌识别、识别结果传送等功能。产品具有视频触发功能（亦具备外接触发端口）通过分析视频图像即可判断是否有车辆经过，可以省去安装外部车辆检测设备；产品可以通过视频图像的亮度分析功能实现对摄像机的控制，使系统在不同的外部光照环境下、漆黑的夜晚都能获得很高的识别率。

为了进行车牌识别，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，车牌识别仪，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，如何绕过车牌识别系统，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，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，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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