車(chē)牌辨認系統對污損車(chē)牌的辨認效果不好
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　　在公路和城市內的實(shí)踐應用過(guò)程中，很難所觸及到的車(chē)牌都是沒(méi)有污損的，車(chē)牌在運用幾年之后，難免會(huì )呈現污染和磨損等現象，而在路面上行駛的車(chē)輛也很難都是規范潔凈的車(chē)牌，因而在實(shí)踐環(huán)境中，面對破損污舊的車(chē)牌，如何進(jìn)步車(chē)牌辨認系統的辨認才能也是實(shí)踐需求處理的問(wèn)題。

車(chē)牌識別技術(shù)結合電子不停車(chē)收費系統(ETC)識別車(chē)輛，過(guò)往車(chē)輛通過(guò)道口時(shí)無(wú)須停車(chē)，即能夠實(shí)現車(chē)輛身份自動(dòng)識別、自動(dòng)收費。在車(chē)場(chǎng)管理中，為提高出入口車(chē)輛通行效率，車(chē)牌識別針對無(wú)需收停車(chē)費的車(chē)輛(如月卡車(chē)、內部免費通行車(chē)輛)，建設無(wú)人值守的快速通道，免取卡、不停車(chē)的出入體驗，正改變出入停車(chē)場(chǎng)的管理模式。

車(chē)牌定位
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　　從整個(gè)圖像中準確地檢測出車(chē)牌區域，是車(chē)牌識別過(guò)程的一個(gè)重要步驟，如果定位失敗或定位不完整，會(huì )直接導致終識別失敗。由于復雜的圖像背景，且要考慮不清晰車(chē)牌的定位，所以很容易把柵欄，廣告牌等噪聲當成車(chē)牌，所以如何排除這些偽車(chē)牌也是車(chē)牌定位的一個(gè)難點(diǎn)。為了提高定位的準確率和提高識別速度，一般的車(chē)牌識別系統都會(huì )設計一個(gè)外部接口，讓用戶(hù)自己根據現場(chǎng)環(huán)境設置不同的識別區域。

車(chē)牌校正
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　　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。

字符識別
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　　對分割后的字符的灰度圖像進(jìn)行歸一化處理，特征提取，然后經(jīng)過(guò)機器學(xué)習或與字符數據庫模板進(jìn)行匹配，后選取匹配度的結果作為識別結果。目前比較流行的字符識別算法有：模板匹配法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )法、支持向量機法和Adaboost分類(lèi)法等。模板匹配法的優(yōu)點(diǎn)是識別速度快、方法簡(jiǎn)單，缺點(diǎn)是對斷裂、污損等情況的處理有一些困難；人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )法學(xué)習能力強、適應性強、分類(lèi)能力強但比較耗時(shí)；支持向量機法對于未見(jiàn)過(guò)的測試樣本具有更好的識別能力且需要較少的訓練樣本；Adaboost分類(lèi)法能側重于比較重要的訓練數據，識別速度快、實(shí)時(shí)性較高。我國車(chē)牌由漢字、英文字母和阿拉伯數字3種字符組成，且具有統一的樣式，這也是識別過(guò)程的方便之處。但由于車(chē)牌很容易受外在環(huán)境的影響，出現模糊、斷裂、污損字符的情況，如何提高這類(lèi)字符和易混淆字符的識別率，也是字符識別的難點(diǎn)之一。易混淆字符包括：0與D、0與Q、2與Z、8與B、5與S、6與G、4與A等。

高速公路以及收費站
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　　車(chē)牌識別系統在高速公路上的應用，應該可以說(shuō)是很多司機經(jīng)常見(jiàn)到的一種，車(chē)輛在?？恐?，就會(huì )自動(dòng)顯示出車(chē)輛所走的公里數以及需要收費相應的金額，在很大程度上提高了收費的效率還有溝通方面的成本。

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