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车牌识别系统(VehicleLicensePlateRecognition，VLPR)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（ETC）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车牌照从复杂背景中提取并识别出来，通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等技术，识别车辆牌号、颜色等信息，目前较新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%。

在停车场管理中，车牌识别技术也是识别车辆身份的主要手段。在深圳市**建设的《停车库（场）车辆图像和号牌信息采集与传输系统技术要求》中，车牌识别技术成为车辆身份识别的主要手段。

车牌识别技术结合电子不停车收费系统（ETC）识别车辆，过往车辆通过道口时无须停车，即能够实现车辆身份自动识别、自动收费。在车场管理中，为提高出入口车辆通行效率，车牌识别针对*收停车费的车辆（如月卡车、内部免费通行车辆），建设无人值守的快速通道，免取卡、不停车的出入体验，正改变出入停车场的管理模式。

识别流程

车牌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、识别车牌号码的处理机（如计算机）等，其软件核心包括车牌定位算法、车牌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。[1]

车辆检测

车辆检测可以采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技术、视频检测等多种方式。采用视频检测可以避免破坏路面、不必附加外部检测设备、不需矫正触发位置、节省开支，而且更适合移动式、便携式应用的要求。

系统进行视频车辆检测，需要具备很高的处理速度并采用优秀的算法，在基本不丢帧的情况下实现图像采集、处理。若处理速度慢，则导致丢帧，使系统无法检测到行驶速度较快的车辆，同时也难以保证在有利于识别的位置开始识别处理，影响系统识别率。因此，将视频车辆检测与牌照自动识别相结合具备一定的技术难度。

号码识别

为了进行车牌识别，需要以下几个基本的步骤：

1)牌照定位，定位图片中的牌照位置；

2)牌照字符分割，把牌照中的字符分割出来；

3)牌照字符识别，把分割好的字符进行识别，较终组成牌照号码。

车牌识别过程中，牌照颜色的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常与车牌识别互相配合、互相验证。

1)牌照定位

自然环境下，汽车图像背景复杂、光照不均匀，如何在自然背景中准确地确定牌照区域是整个识别过程的关键。首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索，找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，较后选定一个较佳的区域作为牌照区域，并将其从图像中分离出来。

2)牌照字符分割

完成牌照区域的定位后，再将牌照区域分割成单个字符，然后进行识别。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间或字符内的间隙处取得局部较小值的附近，并且这个位置应满足牌照的字符书写格式、字符、尺寸限制和一些其他条件。利用垂直投影法对复杂环境下的汽车图像中的字符分割有较好的效果。

3)牌照字符识别方法主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。基于模板匹配算法首先将分割后的字符二值化并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小，然后与所有的模板进行匹配，选择较佳匹配作为结果。基于人工神经网络的算法有两种：一种是先对字符进行特征提取，然后用所获得特征来训练神经网络分配器；另一种方法是直接把图像输入网络，由网络自动实现特征提取直至识别出结果。

实际应用中，车牌识别系统的识别率还与牌照质量和拍摄质量密切相关。牌照质量会受到各种因素的影响，如生锈、污损、油漆剥落、字体褪色、牌照被遮挡、牌照倾斜、高亮反光、多牌照、**等等；实际拍摄过程也会受到环境亮度、拍摄方式、车辆速度等等因素的影响。这些影响因素不同程度上降低了车牌识别的识别率，也正是车牌识别系统的困难和挑战所在。为了提高识别率，除了不断地完善识别算法还应该想办法克服各种光照条件，使采集到的图像较利于识别。

随着行业的发展，市场各式各样的需求，市场对车牌识别系统（车牌识别系统）的需求越来越广泛，主要分为：软件识别和硬件识别。

通过车牌号码的自动识别、自动登陆、自动对比，系统可以实现自动开闸、自动计费、自动验证用户车辆身份、自动区分内外部车辆、自动计算车位数、自动报警等诸多智能化功能。

软件识别，显而易见词义能理解出来是通过软件对车牌号码进行的，通过在电脑上安装一个配套的车牌识别软件，对抓拍的图片进行识别处理。其工作方式是通过摄像机连续抓拍多张照片，选择其中较为清晰的一张，然后通过电脑软件进行字符处理，实现号牌识别的。因为每次识别需要抓拍多张图片，因此软识别的速度较慢。而且该系统对所抓拍的图片要求也是较高的，必须较为清晰才能达到想要的效果。该系统对现场环境以及调试质量要求较高，在诸多环境不乐观的场合都不适用，设备的摆放颇为重要。硬件识别，通俗的解释是通过独立的硬件设备，对所抓拍图片进行一系列的字符处理；目前停车场系统行业中硬件识别也分为两种，即带有单独的车牌识别仪和前端硬件识别两种，济南臻言智能科技有限公司主要采用的是前端硬件识别。前端硬件识别一体式摄像机适应市场需求，目前得到了广大客户的喜爱。济南臻言智能科技有限公司前端硬件识别也叫一体式车牌识别摄像机，是将传统单独的车牌识别仪嵌入至摄像机中，实现前端硬件与摄像机一体化，**实现图像抓拍、视频流传输、字符识别、道闸抬杆等一系列的工作。

1、分析识别模式：

硬识别系统：采用视频流分析识别，对监控范围内的视频流进行全天候实时分析；

软识别系统：图片分析识别，对到达*范围内的车辆进行拍照，再对照片进行分析；当车辆位置不佳时，识别易出错。

2、触发识别方式：

硬识别系统：地感和视频触发可选，不需增加检测设备，*破坏地面或增加工程，24小时采集图像。

软识别系统：地感、红外等外设车辆检测设备触发；需要一定的工程量。

3、智能算法模型

硬识别系统：采用智能模糊点阵识别算法，准确率更高，识别率大于99.70％。很少需要人工干预。

软识别系统：OCR/字型拓扑结构识别算法，会频繁出现误识别情况，准确率低于90％。需要人工不断输入纠正后的号牌。

4、可靠性及稳定性：

硬识别系统：**识别器采用TI 公司的高速DSP，双CPU控制，确保系统可靠性和稳定性。

软识别系统：软件识别，容易频繁出现死机等情况，需经常重新启动电脑，造成间断性系统瘫痪。

5、识别速度：

硬识别系统：整车车牌识别速度小于0.4秒，充分满足车流量大时的需要；

软识别系统：整车车牌识别速度大于3秒，甚至更长，速度让人难以忍受。

6、车速适应性：

硬识别系统：车速在0－120Km/H范围内均能稳定快速识别；应用范围广泛，高速公里使用该类设备。

软识别系统：车速大于40Km/H时，识别率急剧下降，现被引入停车场场系统中，有待进一步完善。

7、环境适应性

硬识别系统：能在夜晚、阴天、雨天等各种光照条件下正常工作；

软识别系统：上述条件下，甚至一天的不同时间内，识别准确率起伏很大。

这个视频就是自动识别车牌的夜间调试，我们可以看到非常灵敏。

8、兼容能力

硬识别系统：*工业IO卡的支持，借道停车场控制系统（PLC）可直接与各类IC、ID、纸票等类型停车场无缝兼容，实现车牌号与卡号必须一致才能进出的自动识别、自动打印车牌号等功能。

软识别系统：依赖IO卡进行车辆检测、开关道闸等动作，与停车场系统只是软件嵌入关系，硬件无联系。工程量大，用线多，稳定度差。

9、摄像机共用性

硬识别系统：系统可与监控系统共用摄像机，对系统无任何影响。

软识别系统：不可共用，否则对系统稳定性和识别率造成严重影响。

10、输出信号

硬识别系统：系统可输出车辆大图、号牌小图、号牌识别号码、号牌颜色和识别可信度、车流量、场内停车量等实时数据。具备车辆进出静态图片查询功能、可接驳车位引导系统等。

软识别系统：没有输出接口，基本为其系统自身使用，无法进行二次开发。