車牌定位是車牌識(shí)別系統(tǒng)的基礎(chǔ)，其定位的準(zhǔn)確與否直接影響到車牌的字符分割和識(shí)別效果，是影響整個(gè)車牌識(shí)別系統(tǒng)識(shí)別率的主要因素。車牌定位，即運(yùn)用數(shù)字圖像處理、模式識(shí)別、人工智能等技術(shù)對(duì)采集到的汽車圖像進(jìn)行處理，從而準(zhǔn)確地獲得圖像中的車牌區(qū)域，其輸入是原始的汽車圖像，輸出是車牌圖像。在現(xiàn)實(shí)車牌識(shí)別系統(tǒng)中，由于光照不均勻、背景的復(fù)雜性等原因，造成準(zhǔn)確定位出車牌的難度較大。目前，根據(jù)車牌的特征，常見的車牌定位方法有基于車牌顏色特征信息的定位法、基于車牌區(qū)域頻譜特征的定位法、基于分類器的車牌定位法、基于車牌邊緣特征的車牌定位法等，這些方法各有所長。除了以上提及的幾點(diǎn)，一些自身較差的車牌，例如污損車牌、變形車牌、粘連車牌以及傾斜車牌等也會(huì)對(duì)車牌識(shí)別相機(jī)產(chǎn)生一定的難度，在車牌識(shí)別算法上不斷的改進(jìn)和加強(qiáng)，對(duì)復(fù)雜多樣的特殊環(huán)境下識(shí)別難題的積極應(yīng)對(duì)，逐個(gè)攻破，確保了車牌識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別率和穩(wěn)定性。值得注意的是，車牌定位算法的分類并不是唯1的，區(qū)別算法類別的標(biāo)準(zhǔn)并不十分明確。車牌定位算法的方法多種多樣、各有所長，但存在著計(jì)算量大或者定位準(zhǔn)確率不高等問題。

車牌定位是車牌識(shí)別的關(guān)鍵步驟，為了能在復(fù)雜背景和不均勻光照條件下快速準(zhǔn)確定位車牌位置，基于改進(jìn)Isotropic Sobel邊緣檢測(cè)算子的車牌定位算法，由此來解決其存在的問題，該算法通過改進(jìn)Isotropic Sobel邊緣檢測(cè)算子，實(shí)現(xiàn)了車牌圖像在水平、垂直以及對(duì)角線方向上的紋理特征提取，然后采用Otsu算法閾值化，再對(duì)閾值化后的二值圖像做數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)來運(yùn)算得到車牌的候選區(qū)域，后利用車牌特征去除偽車牌。彩色的圖像的灰度化是圖像處理的一種基本的方法，在模式識(shí)別領(lǐng)域得到廣泛的運(yùn)用，合理的灰度化將對(duì)圖像信息的提取和后續(xù)處理有很大的幫助，能夠節(jié)省儲(chǔ)存空間，加快處理速度。

在車牌識(shí)別系統(tǒng)中，由于車牌污染、背景復(fù)雜、光照不均勻、車牌發(fā)生傾斜、邊框影響以及間隔符等因素影響，很難找到一種普遍使用的分割方法。車牌字符分割就是對(duì)已經(jīng)定位出的車牌區(qū)域內(nèi)的車牌字符進(jìn)行分割，從而獲取車牌上的字符，是車牌字符識(shí)別的前提和準(zhǔn)備。b、相機(jī)蕞好的識(shí)別距離是離相機(jī)3-6米處，所以要保證車在此距離處車身已遷直，如果未遷直，就要將相機(jī)往后挪。車牌字符分割的好壞，直接影響到識(shí)別效果的好壞。

車牌區(qū)域定位完成之后，由于提取出來的車牌區(qū)域內(nèi)的車牌圖像可能存在傾斜現(xiàn)象，因此，在車牌字符分割之前，需要判斷車牌圖像是否傾斜。在車牌傾斜的情況下，需要準(zhǔn)確的求得車牌的傾斜角度，然后把發(fā)生傾斜的車牌校正過來，為接下來的字符分割創(chuàng)造條件，這就是車牌的傾斜校正。常用的傾斜校正算法包括Radon變換、Hough變換。車牌識(shí)別技術(shù)要求能夠?qū)⑦\(yùn)動(dòng)中的汽車牌照從復(fù)雜背景中提取并識(shí)別出來，通過車牌提取、圖像預(yù)處理、特征提取、車牌字符識(shí)別等技術(shù)，識(shí)別車輛牌號(hào)、顏色等信息，目前蕞新的技術(shù)水平為字母和數(shù)字的識(shí)別率可達(dá)到99。在車牌的傾斜校正完成之后，需要去除車牌的上下、左右邊界，然后才能把車牌上的字符一個(gè)個(gè)的分割出來，得到一個(gè)單獨(dú)的車牌字符圖像，為后續(xù)的車牌字符識(shí)別做好準(zhǔn)備，即車牌的字符分割。

在車牌的字符分割中，有許多因素會(huì)對(duì)車牌的字符分割造成影響，例如圖像的噪聲、車牌的定位不精準(zhǔn)、字符的粘連、漢字的不連通等。本文介紹一種改進(jìn)的水平投影算法，該算法能夠克服這些因素造成的不良影響，并且能夠準(zhǔn)確的分割出車牌，為后續(xù)的精準(zhǔn)識(shí)別做好準(zhǔn)備。a、將一個(gè)攝像機(jī)網(wǎng)線接入交換機(jī)，另一個(gè)像機(jī)暫不接入，因?yàn)橄駲C(jī)出廠默認(rèn)IP是192。為了分割出相互獨(dú)立的字符，對(duì)經(jīng)過Otsu算法閾值化的灰度圖進(jìn)行分割。

車牌識(shí)別在高速公路ETC改造項(xiàng)目中的應(yīng)用

我們所說的ETC，就是不停車收費(fèi)系統(tǒng)，是目前全世界的路橋收費(fèi)系統(tǒng)，這個(gè)系統(tǒng)通過電子設(shè)備，與ETC車道天線進(jìn)行通訊，通過互聯(lián)網(wǎng)和銀行后臺(tái)雙結(jié)合實(shí)現(xiàn)路橋收費(fèi)。

蕪湖一路機(jī)電作為中國的智能停車場(chǎng)系統(tǒng)解決方案供應(yīng)商，集研發(fā)、生產(chǎn)、銷售、服務(wù) 于一體，自主研發(fā)的車牌識(shí)別相機(jī)，與ETC新模式的結(jié)合，內(nèi)嵌車牌識(shí)別算法采用拍照及視頻流識(shí)別車輛信息，成功的解決了車主通車慢的問題，讓車主一腳油門踩到底，省界不停車，在行駛過程中扣費(fèi)，實(shí)現(xiàn)ETC車道無感支付通行，也可以實(shí)現(xiàn)在基于車牌識(shí)別的車道實(shí)現(xiàn)無感通行?？赡?秒鐘會(huì)產(chǎn)生25個(gè)車牌識(shí)別結(jié)果或許更多，這不重要，重要的是這些結(jié)果不一定都是正確的。

這種車牌識(shí)別收費(fèi)方式優(yōu)點(diǎn)就是快，通過ETC扣費(fèi)的車輛只需要短暫的停留就可以實(shí)現(xiàn)扣費(fèi)，通過收費(fèi)關(guān)口，比以前的人工收費(fèi)要快，能給車主節(jié)省時(shí)間，對(duì)緩解道理壓力非常的有用，而對(duì)那些比較心急的車主來說，會(huì)更加省心，快捷。

車牌識(shí)別廣泛應(yīng)用：車牌識(shí)別相機(jī)識(shí)別車牌信息--與數(shù)據(jù)庫盜搶信息比對(duì)--確認(rèn)駛?cè)胲囕v信息同步扣費(fèi)。重點(diǎn)在交通管理、停車管理、海關(guān)及物流園方向應(yīng)用。

車牌識(shí)別的重要性

伴隨人們生涯水平的抬高國度汽車數(shù)目的逐年增多，當(dāng)作都市穩(wěn)定交通里要緊的一環(huán)--車牌識(shí)別泊車場(chǎng)拾掇越來越智能化，車牌識(shí)別道閘泊車場(chǎng)體系為此起到了要害用處。

當(dāng)今IC卡吐卡的泊車場(chǎng)體系設(shè)置對(duì)比多、調(diào)試繁復(fù)、庇護(hù)需求專業(yè)員工，并且商場(chǎng)角逐極度猛烈，產(chǎn)物同質(zhì)化告急。伴隨車牌識(shí)別體系技巧的持續(xù)趕上和車牌智能化運(yùn)用算法的成長，圖片軟件辨認(rèn)、車牌識(shí)別體系每日成熟，辨認(rèn)率當(dāng)前不妨抵達(dá)99%,已然具有運(yùn)用的前提。車牌識(shí)別系統(tǒng)采用的識(shí)別模式常見的有三種：視頻流識(shí)別模式、地感線圈識(shí)別模式、視頻流 地感識(shí)別模式。     

一、車主不妨在手機(jī)互聯(lián)網(wǎng)上查詢旁邊空車位、預(yù)訂車位，預(yù)訂好車位后消息自動(dòng)到手機(jī)或?qū)Ш皆O(shè)置，啟動(dòng)車位，一齊利用手機(jī)導(dǎo)航來到目的地泊車。     

二、泊車場(chǎng)當(dāng)前都不妨不泊車疾速進(jìn)出，電子繳費(fèi)，沒有或僅有的拾掇員工，服務(wù)水平和效用大大提高。     

三、、車牌識(shí)別泊車場(chǎng)體系內(nèi)開導(dǎo)標(biāo)識(shí)清楚，告訴車主何處得空車位，加速車流詮釋，同時(shí)泊車場(chǎng)內(nèi)的燈光會(huì)和車輛和的走向自動(dòng)抬高照明度，以節(jié)約能源。     

四、車輛停好后，車輛自動(dòng)定位，當(dāng)離開時(shí)，可很便利地找到五、經(jīng)過車位上的智能車位開導(dǎo)。