车牌识别的工作原理：车辆检测：可采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技术、视频检测等多种方式感知车辆的经过，并触发图像采集抓拍。图像采集：通过高清摄像抓拍主机对通行车辆进行实时、不间断记录、采集。预处理：噪声过滤、自动白平衡、自动曝光以及伽马校正、边缘增强、对比度调整等。车牌定位：在经过图像预处理之后的灰度图像上进行行列扫描，确定车牌区域。字符分割：在图像中定位出车牌区域后，通过灰度化、二值化等处理，精确定位字符区域，然后根据字符尺寸特征进行字符分割。字符识别：对分割后的字符进行缩放、特征提取，与字符数据库模板中的标准字符表达形式进行匹配判别。结果输出：将车牌识别的结果以文本格式输出。目前车辆自动识别技术已经大范围的运用到智能交通行业的各个领域，并起到了重要作用。相信随着科技的发展，需求的提升，车辆自动识别技术会向智能化、人性化等领域发展。采用视频检测可以避免破坏路面、不必附加外部检测设备。小区门禁车牌自动识别生产厂家
车牌识别的检测方式：牌照号码、颜色识别：(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，然后选定一个合适的区域作为牌照区域，并将其从图象中分割出来。(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。东莞自动自动车牌识别厂家车牌识别是利用车辆的动态视频或静态图像进行车牌号码、车牌颜色自动识别的模式识别技术。
车牌识别的技术指标：识别速度：识别速度决定了一个车牌识别系统是否能够满足实时实际应用的要求。一个识别率很高的系统，如果需要几秒钟，甚至几分钟才能识别出结果，那么这个系统就会因为满足不了实际应用中的实时要求而毫无实用意义。例如，在高速公路收费中车牌识别应用的作用之一是减少通行时间，速度是这一类应用里减少通行时间、避免车道堵车的有力保障。国际交通技术提出的识别速度是1秒以内，越快越好。用一个摄像机采集的图像，同时实现所有前端基本视频信息采集、识别和人工辅助图像取证判别，可以前瞻性的为未来的智能交通系统工程预留接口。
车牌识别的检测方式：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、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。具备视频车辆检测功能的牌照识别系统，首先对视频信号中的一帧(场)的信号进行图像采集，数字化，得到对应的数字图像；然后对其进行分析，判断其中是否有车辆；若认为有车辆通行，则进入到下一步进行牌照识别；否则继续采集视频信号，进行处理。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良的算法，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，使系统无法正确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。小区车牌识别系统的优点成本小，无需增加传统刷卡系统的耗材成本。
极端场景下的车牌识别：一、雨雾等恶劣天气下雨雾天摄像机获取的车牌图像严重退化，限制和影响了监控识别效用的发挥，目前主要采用图像复原技术，雨雾天图像的复原主要依据建模去除雨雾的影响，它充分考虑图像质量下降的原因，从根本上分析图像退化与大气散射的关系，从而还原真实的图像。二、夜间光线暗淡的情况夜间在车辆大灯的照射下，车牌识别摄像机所获取到的图像可能会变得一团黑一团白的，这为图像的识别带来了困难，解决这个问题通常会用到智能补光技术，这个技术是靠智能算法控制的，保证夜间与白天看车牌的效果；具有强光抑制自动转换功能。遇到大雨，大雪等天气，车牌识别率会比平时略有下降。珠海环保自动车牌识别系统供应商
车牌识别技术在智慧城市、智能交通、智慧停车、警务安防等领域不可或缺。小区门禁车牌自动识别生产厂家
极端场景下的车牌识别：车牌大角度问题车牌识别系统在停车场大角度下难以抓拍到常规比例下的矩形车牌，大角度带来的车牌成像变形是车牌识别公认的技术难点，所以对于大角度的停车场出入口通常采用双方向双摄像机进行抓拍，两台摄像机各自安装在出现大角度问题的出口或者入口处，当有车辆行驶过来触发地感线圈时，两台摄像机分别从两个不同角度分别进行抓拍，两个摄像机会分别向云平台上报车牌信息，包括车牌号码、车牌打分值、抓拍全景图片、车牌特写图片等，平台根据分值高的车牌信息为处理结果。小区门禁车牌自动识别生产厂家
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