車(chē)牌識別系統的圖像采集
根據車(chē)輛檢測方式的不同，圖像采集一般分為兩種，一種是靜態(tài)模式下的圖像采集，通過(guò)車(chē)輛觸發(fā)地感線(xiàn)圈、紅外或雷達等裝置，給相機一個(gè)觸發(fā)信號，相機在接收到觸發(fā)信號后會(huì )抓拍一張圖像，該方法的優(yōu)點(diǎn)是觸發(fā)率高，性能穩定，缺點(diǎn)是需要切割地面鋪設線(xiàn)圈，施工量大；另一種是視頻模式下的圖像采集，外部不需要任何觸發(fā)信號，相機會(huì )實(shí)時(shí)地記錄視頻流圖像，該方法的優(yōu)點(diǎn)是施工方便，不需要切割地面鋪設線(xiàn)圈，也不需要安裝車(chē)檢器等零部件，但其缺點(diǎn)也十分顯著(zhù)，由于算法的極限，該方案的觸發(fā)率與識別率較之外設觸發(fā)都要低一些。北京中全清茂科技發(fā)展有限公司經(jīng)過(guò)嚴格的算法優(yōu)化，這兩種圖像采集模式的識別率和穩定性都。

車(chē)牌識別系統的車(chē)牌校正
由于受拍攝角度、鏡頭等因素的影響，圖像中的車(chē)牌存在水平傾斜、垂直傾斜或梯形畸變等變形，這給后續的識別處理帶來(lái)了困難。如果在定位到車(chē)牌后*行車(chē)牌校正處理，這樣做有利于去除車(chē)牌邊框等噪聲，更有利于字符識別。目前常用校正方法有：Hough變換法，通過(guò)檢測車(chē)牌上下、左右邊框直線(xiàn)來(lái)計算傾斜角度；旋轉投影法，通過(guò)按不同角度將圖像在水平軸上進(jìn)行垂直投影，其投影值為0的點(diǎn)數之和時(shí)的角度即為垂直傾斜角度，水平角度的計算方法與其相似；主成分分析法，根據車(chē)牌背景與字符交界處的顏色具有固定搭配這一特征、求出顏色對特征點(diǎn)的主成分方向即為車(chē)牌的水平傾斜角度；方差小法，根據字符在垂直方向投影點(diǎn)的坐標方差小導出垂直傾斜角的閉合表達式，從而確定垂直傾斜角度；透視變換，利用檢測到的車(chē)牌的四個(gè)頂點(diǎn)經(jīng)過(guò)相關(guān)矩陣變換后實(shí)現車(chē)牌的畸變校正。

車(chē)牌識別系統在實(shí)際生活中也展現出了廣闊的應用范圍。隨著(zhù)智慧交通的不斷發(fā)展和智能科技的快速更迭，車(chē)牌識別系統也在不斷地發(fā)展和改善，一方面針對無(wú)人值守停車(chē)系統以及高速ETC收費系統的智能管控，另一方面對于交通道路以及社會(huì )治安的智能監控。本文安快將從功能特點(diǎn)和應用范圍兩個(gè)方面來(lái)深入探討車(chē)牌識別系統，并對其應用前景以及未來(lái)走向進(jìn)行展望和分析。

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