三、在公路卡口中的應(yīng)用
伴隨著我國(guó)公路里程建設(shè)的增加，人民生活水平的整體提高，現(xiàn)在買(mǎi)車(chē)的人越來(lái)越多，給公路造成各種各樣的違法問(wèn)題。車(chē)牌識(shí)別技術(shù)作為車(chē)輛違法處罰的必要依據(jù)，可以對(duì)視頻中車(chē)輛號(hào)牌進(jìn)行自動(dòng)的檢測(cè)識(shí)別，其中為典型的就是治安卡口系統(tǒng)，該系統(tǒng)如果沒(méi)有車(chē)牌識(shí)別技術(shù)，就沒(méi)有真正意義上的智能化。一個(gè)完善的治安卡口管理系統(tǒng)應(yīng)該具備車(chē)牌自動(dòng)識(shí)別、卡口應(yīng)用系統(tǒng)和中心管理平臺(tái)三個(gè)主要功能。車(chē)牌識(shí)別是其中為重要的一部分，車(chē)牌識(shí)別的優(yōu)劣直接影響了卡口系統(tǒng)的整體性能，而識(shí)別速度是其為重要的一個(gè)技術(shù)指標(biāo)。識(shí)別速度快，系統(tǒng)需要占用的系統(tǒng)資源就少、人工介入的可能性就小，系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行負(fù)擔(dān)也相應(yīng)減小。識(shí)別車(chē)牌速度快、準(zhǔn)確，車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)才能有效地實(shí)現(xiàn)自動(dòng)比對(duì)報(bào)警，避免出現(xiàn)大量的誤報(bào)。可以為防盜搶車(chē)輛、套牌車(chē)輛，非法搶劫車(chē)輛等犯罪破案提供有力可靠的破案信息。
車(chē)牌號(hào)碼是車(chē)輛的“身份”標(biāo)識(shí)。車(chē)牌自動(dòng)識(shí)別技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)車(chē)輛“身份”的自動(dòng)登記和驗(yàn)證，無(wú)需任何改動(dòng)。該技術(shù)已應(yīng)用于各種場(chǎng)合，如高速公路收費(fèi)、停車(chē)場(chǎng)管理、小區(qū)停車(chē)場(chǎng)、交通誘導(dǎo)、交通執(zhí)法、高速公路檢查、車(chē)輛調(diào)度、車(chē)輛檢測(cè)等。
車(chē)輛牌照識(shí)別是一種能夠檢測(cè)監(jiān)控道路上的車(chē)輛，并自動(dòng)提取車(chē)輛牌照信息(包括漢字、英文字母、阿拉伯?dāng)?shù)字和車(chē)牌顏色)進(jìn)行處理的技術(shù)。車(chē)牌識(shí)別是現(xiàn)代智能交通系統(tǒng)的重要組成部分，應(yīng)用廣泛。基于數(shù)字圖像處理、模式識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等技術(shù)，對(duì)攝像頭拍攝的車(chē)輛圖像或視頻序列進(jìn)行分析，獲取每輛車(chē)的車(chē)牌號(hào)碼，從而完成識(shí)別過(guò)程。
汽車(chē)牌照自動(dòng)識(shí)別技術(shù)是一項(xiàng)利用車(chē)輛的動(dòng)態(tài)視頻或靜態(tài)圖像進(jìn)行牌照號(hào)碼、牌照顏色自動(dòng)識(shí)別的模式識(shí)別技術(shù)。通過(guò)對(duì)圖像的采集和處理，完成車(chē)牌自動(dòng)識(shí)別功能，能從一幅圖像中自動(dòng)提取車(chē)牌圖像，自動(dòng)分割字符，進(jìn)而對(duì)字符進(jìn)行識(shí)別.其硬件基礎(chǔ)一般包括觸發(fā)設(shè)備(監(jiān)測(cè)車(chē)輛是否進(jìn)入視野)、攝像設(shè)備、照明設(shè)備、圖像采集設(shè)備、識(shí)別車(chē)牌號(hào)碼的處理機(jī)(如計(jì)算機(jī))等。
二、牌照字符分割
完成牌照區(qū)域的定位后，再將牌照區(qū)域分割成單個(gè)字符，然后進(jìn)行識(shí)別。字符分割一般采用垂直投影法。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符間或字符內(nèi)的間隙處取得局部小值的附近，并且這個(gè)位置應(yīng)滿(mǎn)足牌照的字符書(shū)寫(xiě)格式、字符、尺寸限制和一些其他條件。利用垂直投影法對(duì)復(fù)雜環(huán)境下的汽車(chē)圖像中的字符分割有較好的效果。
三、 牌照字符識(shí)別方法
主要有基于模板匹配算法和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法?；谀０迤ヅ渌惴ㄊ紫葘⒎指詈蟮淖址祷⑵涑叽绱笮】s放為字符數(shù)據(jù)庫(kù)中模板的大小，然后與所有的模板進(jìn)行匹配，選擇匹配作為結(jié)果。基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法有兩種：一種是先對(duì)字符進(jìn)行特征提取，然后用所獲得特征來(lái)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分配器；另一種方法是直接把圖像輸入網(wǎng)絡(luò)，由網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)實(shí)現(xiàn)特征提取直至識(shí)別出結(jié)果。