车牌识别系统工作流程简介

    汽车牌照是正规车辆的唯一“身份”标识，车牌自动识别技术是在汽车不作任何改动的情况下实现汽车“身份”的自动登记及验证，这项技术已经应用于公路收费、停车管理、交通诱导、交通执法、公路稽查、车辆调度、车辆检测等各种场合。

    车牌识别系统主要由三个模块组成：触发：1、即前端设备数据的入口处，如速度测量系统。2、图像处理部分：分为图像采集，车牌定位，字符分割和字符识别四个部分。3、数据，后台应用系统和无线传输系统将被处理，如车辆管理系统，智能停车场系统，等。

以下是车牌识别各模块工作模式介绍：

一、前端CCD摄像机：

    原始图像获取

由CCD摄像机及辅助照明装置组成。获取图像质量的好坏直接影响到后端处理和识别的效果. 要获得比较清晰的图像, 需要考虑许多影响图像质量的因素, 主要包括: 摄像头和图像卡的选取, 摄像机的位置标定, 汽车的车速, 出入单位的汽车车队之间的距离, 天气、光线等情况对摄像机所摄图像曝光量的影响。

    判断是否有车辆进入观测区

采用图像差值法来判断监测区是否有目标进入，即首先将视频图像灰度化，然后比较两幅图像对应像素点的灰度值，看是否有变化以及变化有多少。图像差分只能测定监测区中是否有物体经过，但它是否交通车辆，尚未可知。鉴于图像差分所产生的噪声、行人、自行车比汽车所占区域小得多，设计尺度滤波器将尺度较小的物体及噪声滤掉。

二、车牌定位及预处理

完成基本的车牌定位后，还需要对车牌进行一些基本的预处理。包括倾斜矫，正与铆钉和边框的去除。                                                             

（1）车牌边框和铆钉的去除

先验知识：对于标准车牌，字符间间距为12mm，第2、3个字符间间距为34mm，其中，中间小圆点l0mm宽，小圆点与第2、3个字符间间距分别为12mm。在车牌边框线的内侧，通常有四个铆钉，他们不同程度地与第2个字符或第6个字符粘连，如果不去除铆钉，将给第2和第6在字符的识别造成困难。

（2）车牌字符的倾斜矫正

车牌字符分割的难点在有些车牌是倾的，直接分割效果不好，需要做校正。首先求出车牌的倾斜率，根据此斜率对车牌做旋转校正。

将车牌图像进行二值化后，图像仅黑、白二值。白色像素点(灰度值255)取1，黑色像素点(灰度值0)取0，这里采用的是白底黑字模式。对车牌图像逐行进行从内向外式扫描，当扫描到车牌图像某一行中，白色像素点的宽度大于某一阀值时(第一个符合条件的行)，则认为是车牌字符的边沿处，切除这一行以上或以下的所有行。

三、车牌字符分割

车牌字符分割的主要算法。在此，由于我们的知识有限就不对这些算法做具体介绍了。

四、字符识别方法

字符识别是车牌识别的核心部分。常见车牌字符识别算法且比较简单普遍的算法有以下两种

模板匹配车牌字符识别

中国车牌的字符模板分为汉字、英文字母和数字模板，由统计方法构造并保存到数据库中。模板匹配是将字符模板和标准化了的车牌字符进行匹配来识别字符。

特征匹配车牌字符识别

车牌识别的方法中，可利用的字符特征很多，大致可以分为结构特征、象素分布特征及其他特征。

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