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车牌识别系统识别原理流程
自动识别是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。其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、识别号码的处理机(如计算机)等,其软件核心包括定位算法、字符分割算法和光学字符识别算法等。某些车牌识别系统还具有通过视频图像判断是否有车的功能称之为视频车辆检测。一个完整的车牌识别系统应包括车辆检测、图像采集、车牌识别等几部分(如图1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。车牌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。

从技术上评价一个车牌识别系统,有三个指标,即识别率、识别速度和后台管理系统。当然,前提是系统要能够稳定可靠的运行。
车牌识别率:一个车牌识别系统是否实用,重要的指标是识别率。国际交通技术作过的识别率指标论述,要求是全天候全牌正确识别率90%以上。

车牌识别系统是计算机视频图像识别技术在车辆牌照识别中的一种应用。车牌识别在高速公路车辆管理中得到广泛应用,电子收费系统中,也是结合DSRC技术识别车辆身份的主要手段。车牌识别技术要求能够将运动中的汽照从复杂背景中提取并识别出来,通过提取、图像预处理、特征提取、字符识别等技术,识别车辆牌号、颜色等信息,目前的技术水平为字母和数字的识别率可达到99.7%,汉字的识别率可达到99%。

车牌识别速度:识别速度决定了一个车牌识别系统是否能够满足实时实际应用的要求。一个识别率很高的系统,如果需要几秒钟,甚至几分钟才能识别出结果,那么这个系统就会因为满足不了实际应用中的实时要求而毫无实用意义。例如,在高速公路收费中车牌识别应用的作用之一是减少通行时间,速度是这一类应用里减少通行时间、避免车道堵车的有力**。
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