解釋車牌識別是如何用來識別車輛的車牌的

　　車牌識別已經廣泛應用于許多停車場、商場、住宅區等場所。通過識別車牌，可以快速知道車輛是臨時車輛還是固定車輛，但是他是怎么識別車牌的呢?以下永鵬盛車牌識別廠商小系列會給你詳細介紹，步驟如下:

　　首先，車牌定位就是定位圖片中的車牌位置。在自然環境中，車輛圖像背景復雜，光照不均勻。如何在自然背景下準確確定車牌區域是整個識別過程的關鍵。首先對采集的視頻圖像進行大規模相關搜索，找到幾個符合車牌特征的區域作為候選區域。然后，進一步分析和評估這些候選區域。最后，選擇一個最佳區域作為車牌區域，并將其與圖像分離。其次;車牌字符分割，將車牌中的字符分開;車牌區域定位后，將車牌區域分割成單個字符，然后進行車牌識別。垂直投影通常用于字符分割。因為字符在垂直方向的投影必須接近字符之間或字符內部的距離的局部最小值，而且這個位置必須滿足字符書寫格式、字符、車牌大小限制等一些條件。垂直投影法對復雜環境下的字符分割有很好的效果。

　　二是車牌字符分割，將車牌中的字符分開;車牌區域定位后，將車牌區域分割成單個字符，然后進行車牌識別。垂直投影通常用于字符分割。因為字符在垂直方向的投影必須接近字符之間或字符內部的距離的局部最小值，而且這個位置必須滿足字符書寫格式、字符、車牌大小限制等一些條件。垂直投影法對復雜環境下的字符分割有很好的效果。

　　3、車牌字符識別:識別分割后的字符，最終形成車牌號碼;主要基于模板匹配算法和人工神經網絡算法?；谀０迤ヅ渌惴?，將分割后的字符進行二值化，并縮放到字符數據庫中模板的大小，然后匹配所有模板，并選擇最佳匹配作為結果?；谌斯ど窠浘W絡的算法有兩種:一種是提取字符特征，然后利用獲得的特征訓練神經網絡分配器;另一種是直接將圖像輸入網絡，網絡自動提取特征，直到識別出結果。

　　4.在車牌識別過程中，車牌顏色識別是基于不同的算法，可能在上述不同的步驟中實現，通常與車牌識別相互配合、相互驗證。在實際應用中，車牌識別系統的識別率與車牌質量和拍攝質量密切相關。車牌的質量會受到各種因素的影響，如生銹、臟污、油漆剝落、字體褪色、車牌被遮擋、車牌傾斜、高光反射、多車牌、假車牌等。;實際拍攝過程也會受到環境亮度、拍攝模式、車速等因素的影響。這些因素不同程度地降低了車牌識別的識別率，這是車牌識別系統的難點和挑戰。為了提高識別率，除了不斷改進識別算法，還必須想辦法克服各種光照條件，讓采集到的圖像最有利于識別。