新疆停車管理收費係統的識別率。車牌號碼識別係統是基於停車管理收費係統技術而衍生的一個完整係統。首先將運動中的汽車牌照從複雜背景中提取出來，通過車牌提取、圖像預處理、特征提取、車牌字符識別等技術，識別車輛牌號，車牌識別，輸出車牌號碼。目前的技術水平為字母和數字的識別率可達到96%，漢字的識別率可達到95%。

中文名

車牌號碼識別係統

性質

識別係統

屬性

車牌

漢字的識別率

可達到95%

車牌號碼識別係統識別原理

車牌識別是基於圖像分割和圖像識別理論，對含有車輛號牌的圖像進行分析處理，從而確定牌照在圖像中的位置，並進一步提取和識別出文本字符。車牌識別過程包括圖像采集、預處理、車牌定位、字符分割、字符識別、結果輸出等一係列算法運算，其運行流程如下：

車牌號碼識別係統圖像采集

通過高清攝像抓拍主機對卡口過車或車輛違章行為進行實時、不間斷記錄、采集。

車牌號碼識別係統預處理

圖片質量是影響車輛識別率高低的關鍵因素，因此，需要對高清攝像抓拍主機采集到的原始圖像進行噪聲過濾、自動白平衡、自動曝光以及伽馬校正、邊緣增強、對比度調整等處理。

車牌號碼識別係統車牌定位

車牌定位的準確與否直接決定後麵的字符分割和識別效果，是影響整個車牌識別率的重要因素。其核心是紋理特征分析定位算法，在經過圖像預處理之後的灰度圖像上進行行列掃描，通過行掃描確定在列方向上含有車牌線段的候選區域，確定該區域的起始行坐標和高度，然後對該區域進行列掃描確定其列坐標和寬度，由此確定一個車牌區域。通過這樣的算法可以對圖像中的所有車牌實現定位。

車牌號碼識別係統字符分割

在圖像中定位出車牌區域後，通過灰度化、灰度拉伸、二值化、邊緣化等處理，進一步精確定位字符區域，然後根據字符尺寸特征提出動態模板法進行字符分割，車牌識別，並將字符大小進行歸一化處理。

車牌號碼識別係統字符識別

對分割後的字符進行縮放、特征提取，獲得特定字符的表達形式，然後通過分類判別函數和分類規則，與字符數據庫模板中的標準字符表達形式進行匹配判別，就可以識別出輸入的字符圖像。

車牌號碼識別係統結果輸出

將車牌識別的結果以文本格式輸出。

當前比較能代表國內最高技術水平的是火眼臻睛停車管理收費係統，該係統針對這些基礎的算法更進了一步。解決了如下技術難點：（1）在複雜背景的圖象中如何準確而迅速地定位分割牌照區域；（2）對於字符識別的準確率提高；（3）在易混淆字符上有更先進的處理方法。綜上，主要運用到以下三種車牌識別算法：

1.啟發式車牌定位算法；也就是啟發式自適應多融合算法。

2.大規模神經網絡識別算法；主要是通過海量數據訓練，當然神經通路的設計也很重要。

3.易混淆字符專門處理。

車牌號碼識別係統應用領域

車牌識別軟件可廣泛應用於智能交通、公路卡口、停車場管理、電子警察等領域。

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