河北车牌识别系统公司

现代化社会，安防行业越来越受到人们的重视，门禁系统从人脸识别、指纹识别等方式来看，人们在生活中安全性的**也是越来越严谨智能化。同样人们对于物质也是一样，停车场的管理车辆也需要更好、更安全的管理方式，这时，车牌识别系统使停车场具有强大的管理能力。

现在停车场管理随着技术的发展，已经融入很多强大的新功能来管理车辆有序的停放，首先车辆进出场时：不停车、不排队、不取卡快速通行为车主节省大量时间，尤其是高峰期上下班拥堵时段；然后停车安全问题，有效地保证了车主车辆停放的安全，车牌识别系统可以对进出的车辆实现车牌号、车型、车身颜色、人物图像等特征进行抓拍，然后通过管理中心数据库软件上传至管理中心进行数据存储，一旦有车辆出现被盗，车牌识别系统可以调取进出口的监控画面来进行**时间为被盗车辆提供有利的线索。

传统停车场管理系统，它是无法做到提取进出场车辆的信息，管理人员更是无法一一判断出每一辆车，所以，传统的存在很大的安全漏洞，这也是为什么车牌识别系统能快速**市场，被广泛应用的原因。

车牌识别系统在停车场中，具有很强大的管理能力，能帮助管理人员免去很多繁忙工作，提升效率。

前面已经详细介绍过车牌识别的采集、预处理、定位等环节，今天来详细解读下分割和识别环节。

1、字符分割

经过前面定位出车牌区域后，由于并不知道车牌中总共有几个字符、字符间的位置关系、每个字符的宽高等信息，所以，为了保证车牌类型匹配和字符识别正确，字符分割是必不可少的一步。字符分割的主要思路是，基于车牌的二值化结果或边缘提取结果，利用字符的结构特征、字符间的相似性、字符间间隔等信息，一方面把单个字符分别提取出来，也包括粘连和断裂字符等特殊情况的处理；另一方面把宽、高相似的字符归为一类从而去除车牌边框以及一些小的噪声。一般采用的算法有：连通域分析、投影分析，字符聚类和模板匹配等。污损车牌和光照不均造成的模糊车牌仍是字符分割算法所面对的挑战，有待更好的算法出现并解决以上问题。

2.字符识别

对分割后的字符的灰度图像进行归一化处理，特征提取，然后经过机器学习或与字符数据库模板进行匹配，最后选取匹配度较高的结果作为识别结果。目前比较流行的字符识别算法有：模板匹配法、人工神经网络法、支持向量机法和Adaboost分类法等。模板匹配法的优点是识别速度快、方法简单，缺点是对断裂、污损等情况的处理有一些困难；人工神经网络法学习能力强、适应性强、分类能力强但比较耗时；支持向量机法对于未见过的测试样本具有更好的识别能力且需要较少的训练样本；Adaboost分类法能侧重于比较重要的训练数据，识别速度快、实时性较高。我国车牌由汉字、英文字母和阿拉伯数字3种字符组成，且具有统一的样式，这也是识别过程的方便之处。但由于车牌很容易受外在环境的影响，出现模糊、断裂、污损字符的情况，如何提高这类字符和易混淆字符的识别率，也是字符识别的难点之一。易混淆字符包括：0与D、0与Q、2与Z、8与B、5与S、6与G、4与A等。

车牌识别技术已经相对成熟，随处可见：小区出入口、停车场出入口、4s店等等。