深度解析车牌识别技术——安快介绍

深度解析车牌识别技术——安快介绍

车牌识别技术是基于计算机控制为基础，通过拍摄设备和车牌识别系统来提供的。简单地说，车牌识别过程就是先拍照记录车身，接着在整车中找到车牌的位置，然后提取跟车牌号码有关的所有字符图像，之后筛选出相关的省份简称汉字、大些英文字母和数字等字符，最后通过字符库的对比识别出准确的车牌号码。整个车牌识别过程的呈现都突显了车牌识别技术，达到了人工智能识别车牌的目的。

车牌识别技术的结晶就是如今遍布于各种交通领域以及停车场的车牌识别系统（设备），车牌识别系统采用高度模块化的设计，将车牌识别技术实现的各个方面作为一个独立的车牌识别过程模块，具体包含以下七个方面的模块：

1.车辆检测跟踪模块：车辆检测与跟踪模块主要是分析视频流，判断车辆的位置，跟踪图像中的车辆，记录车辆位置最佳时刻的车辆特写画面。因为增加了跟踪模块，所以系统可以很好。地面克服各种外界干扰，从而检测出更合理的识别结果，检测输出结果。

2.车牌定位模块：车牌定位模块是一个非常重要的环节，是后续环节的基础，其准确性对整个系统的性能有着巨大的影响。该车牌系统完全摒弃了以往的算法思想，实现了一种完全基于学习的车牌定位新算法。适用于各种复杂背景环境和不同拍摄角度。

3.车牌矫正及精定位模块：由于拍摄条件的限制，图像中的车牌总是不可避免的倾斜。一个校正和细化的位置需要进一步提高车牌图像的质量，为分割和识别模块做准备。使用精心设计的快速图像处理滤波器，不仅计算速度快，而且利用了车牌的整体信息，避免了局部噪声的影响。使用该算法的另一个优点是，通过对多个中间结果的分析，还可以使用车牌来进一步减少非车牌区域的影响。

4.车牌切分模块：牌照系统的牌照切割模块使用各种特征，例如牌照文本的灰度、颜色和边缘分布。可以更好的抑制车牌周围其他噪声的影响，容忍有一定倾斜角度的车牌。这种算法有利于像移动审计这样的应用。

5.车牌识别模块：在车牌识别系统中，通常采用多种识别模型相结合的方法来识别车牌，构建分层的字符识别过程，可以有效提高字符识别的正确率。另一方面，在字符识别之前，利用计算机智能算法对字符图像进行初步处理，这样不仅可以尽可能地保留图像信息，还可以提高图像质量，提高相似字符的区分度，保证字符识别的可靠性。

6.车牌识别结果决策模块：识别结果的决策模块。具体来说，决策模块利用车牌通过视野留下的历史记录，智能决定识别结果。通过计算帧数、识别结果、轨迹稳定性、速度稳定性、平均可信度和相似度来对得起车牌的综合可信度，从而决定是否继续跟踪车牌，或者输出是否继续跟踪车牌，或者输出识别结果，或者拒绝结果。该方法综合利用了所有帧的信息，减少了以往单一图像识别算法带来的偶然误差，大大提高了系统识别和识别结果的准确性和可靠性。

7.车牌跟踪模块：车牌跟踪模块记录车辆行驶过程中每一帧中车牌的位置以及外观、识别结果、可信度等历史信息。由于车牌跟踪模块采用了具有一定容错性的运动模型和更新模型，所以对于被短时间遮挡或模糊的车牌仍能正确跟踪和预测，最终只输出一个识别结果。

车牌识别技术的发展令智慧停车领域实现了很大的突破，如今的车牌识别系统从识别车牌到电子支付真正达到了无人值守的地步。随着汽车数量的增多，车牌号的位数也在逐渐加长，尤其是电动车时代的到来，后5位数的车牌已经满足不了现有的车辆排序，很多车辆已经出现了后6位数字的车牌号码。因此车牌识别技术也要顺应时代同步进化，才能让停车场系统越来越智能化。

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