车牌识别技术原理
　　车牌识别技术（Vehicle License Plate Recognition，VLPR）是指能够检测到受监控路面的车辆并自动提取车辆牌照信息（含汉字字符、英文字母、阿拉伯数字及号牌颜色）进行处理的技术，利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色进行自动识别。车牌识别的硬件基础一般包括触发设备（监测车辆是否进入视野）、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机（如计算机）等，其软件核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。

　　一个完整的牌照识别系统应包括车辆检测、图像采集、牌照识别等几部分（如图所示） 。当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元，采集当前的视频图像，牌照识别单元对图像进行处理，定位出牌照位置，再将牌照中的字符分割出来进行识别，然后组成牌照号码输出。

　    1.车辆检测

　　车辆检测可以采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测、视频检测等多种方式，而采用视频检测可以避免破坏路面、不必附加外部检测设备、不需矫正触发位置、节省开支，而且更适合移动式、便携式应用的要求。

　　具备视频车辆检测功能的牌照识别系统，首先对视频信号中的一帧（场）的信号进行图像采集，数字化，得到对应的数字图像;然后对其进行分析，判断其中是否有车辆；若认为有车辆通行，则进入到下一步进行牌照识别；否则继续采集视频信号，进行处理。进行视频车辆检测的系统需要具备很高的处理速度并采用优秀的算法，在基本不丢帧的情况下实现图像采集、处理。若处理速度慢，则导致丢帧，使系统无法正确检测到行驶速度较快的车辆，同时也难以保证在有利于识别的位置开始识别处理，影响系统识别率。因此，将视频车辆检测与牌照自动识别相结合具备一定的技术难度。

　　2.牌照号码、颜色识别

　　为了进行牌照识别，需要以下几个基本的步骤：

　　• 牌照定位，定位图片中的牌照位置；

　　• 牌照字符分割，把牌照中的字符分割出来；

　　• 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。

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

       (1)牌照定位

　　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，最后选定一个最佳的区域作为牌照区域，并将其从图象中分割出来。定位方法主要分为两大类，基于灰度图像和基于彩色图像的车牌定位方法，也可以将两种方法结合在一起。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。

　　(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。字符分割可以进行水平扫描和垂直扫描将字符分开，水平扫描确定图片的上下限，垂直扫描可以确定图片中字符的左右坐标。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最小值的附近，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，因此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。

水平扫描跳跃点的个数统计

垂直扫描车牌字符黑像素个数统计

　　(3)牌照字符识别

　　字符识别方法目前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，最后选最佳匹配作为结果。基于人工神经元网络的算法有两种：一种是先对待识别字符进行特征提取，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待处理图像输入网络，由网络自动实现特征提取直至识别出结果。

在实际应用中，牌照识别系统的识别率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、字体褪色、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、拍摄亮度、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牌照识别的识别率，也正是牌照识别系统的困难和挑战所在。为了提高识别率，除了不断的完善识别算法，还应该想办法克服各种光照条件，使采集到的图像最利于识别。