车牌识别技术工作流程及应用场景分析

成都弱电公司讯：

车牌辨认是利用车辆的动态视频或静态图像进行车牌号码、车牌颜色自动辨认的模式辨认技术。技术的核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符辨认算法等。该技术常用于停车场及小区出入口、高速公路收费站、公路卡口和城市交通。

车牌辨认技术工作流程

车牌辨认系统采用高度模块化的设计，将车牌辨认过程的各个环节各自作为一个独立的模块。

一、车辆检测跟踪模块

车辆检测跟踪模块主要对视频流进行分析，判断其中车辆的位置，对图像中的车辆进行跟踪，并在车辆位置最佳时刻，记录该车辆的特写图片，由于加入了跟踪模块，系统能够很好地克服各种外界的干扰，使得到更加合理的辨认结果，可以检测无牌车辆并输出结果。

二、车牌定位模块

车牌定位模块是一个十分重要的环节，是后续环节的基础，其准确性对整体系统性能的影响巨大。车牌系统完全摒弃了以往的算法思路，实现了一种完全基于学习的多种特征融合的车牌定位新算法，适用于各种复杂的背景环境和分歧的摄像角度。

三、车牌矫正及精定位模块

由于受拍摄条件的限制，图像中的车牌总不可避免存在一定的倾斜，需要一个矫正和精定位环节来进一步提高车牌图像的质量，为切分和辨认模块做准备。使用精心设计的快速图像处理滤波器，不仅计算快速，而且利用的是车牌的整体信息，避免了局部噪声带来的影响。使用该算法的另一个长处就是通过对多个中间结果的分析还可以对车牌进行精定位，进一步减少非车牌区域的影响。

四、车牌切分模块

车牌系统的车牌切分模块利用了车牌文字的灰度、颜色、边缘分布等各种特征，能较好地抑制车牌周围另外噪声的影响，并能容忍一定倾斜角度的车牌。这一算法有利于类似移动式稽查这种车牌图像噪声较大的应用。

五、车牌辨认模块

在车牌辨认系统中，通常采用多种辨认模型相结合的方法来进行车牌辨认，构建一种层次化的字符辨认流程，可有效地提高字符辨认的准确率。另一方面，在字符辨认之前，使用计算机智能算法对字符图像进行前期处理，不仅可尽可能保留图像信息，而且可提高图像质量，提高相似字符的可区分性，保证字符辨认的可靠性。

六、车牌辨认结果决策模块

辨认结果决策模块，具体地说，决策模块利用一个车牌经过视野的过程留下的历史记录，对辨认结果进行智能化的决策。其通过计算观测帧数、辨认结果稳定性、轨迹稳定性、速度稳定性、平均可信度和相似度等度量值得到该车牌的综合可信度评价，从而决定是继续跟踪该车牌，还是输出辨认结果，或是拒绝该结果。这种方法综合利用了所有帧的信息，减少了以往基于单幅图像的辨认算法所带来的偶然性错误，大大提高了系统的辨认率和辨认结果的准确性和可靠性。

七、车牌跟踪模块

车牌跟踪模块记录下车辆行驶过程中每一帧中该车车牌的位置以及外观、辨认结果、可信度等各种历史信息。由于车牌跟踪模块采用了具有一定容错能力的运动模型和更新模型，使得那些被短时间遮挡或瞬间模糊的车牌仍能被准确地跟踪和预测，最终只输出一个辨认结果。