车牌识别技术的工作流程详解（上）

发布时间 : 2021-05-25 10:16:31

车牌识别系统是利用车辆的静态图像或动态视频进行车牌号码或者车牌颜色自动识别的模式识别技术。该技术的核心包括光学字符识别算法、车牌字符分割算法和车牌定位算法。目前这项技术被广泛的应用于停车场及小区出入口，高速公路收费站、公路卡口和城市交通等场景。
车牌识别系统采用的是高度模块化的设计，是将车牌识别过程中的每一个环节各自作为一个独立的模块。
一、车辆检测跟踪模块
　　车辆检测跟踪模块主要对视频流进行分析，判断其中车辆的位置，对图像中的车辆进行跟踪，并在车辆位置最佳时刻，记录该车辆的特写图片，由于加入了跟踪模块，系统能够很好地克服各种外界的干扰，使得到更加合理的识别结果，可以检测无牌车辆并输出结果。
　　二、车牌定位模块
　　车牌定位模块是一个十分重要的环节，是后续环节的基础，其准确性对整体系统性能的影响巨大。车牌系统完全摒弃了以往的算法思路，实现了一种完全基于学习的多种特征融合的车牌定位新算法，适用于各种复杂的背景环境和不同的摄像角度。
　　三、车牌矫正及精定位模块

　　由于受拍摄条件的限制，图像中的车牌总不可避免存在一定的倾斜，需要一个矫正和精定位环节来进一步提高车牌图像的质量，为切分和识别模块做准备。使用精心设计的快速图像处理滤波器，不仅计算快速，而且利用的是车牌的整体信息，避免了局部噪声带来的影响。使用该算法的另一个优点就是通过对多个中间结果的分析还可以对车牌进行精定位，进一步减少非车牌区域的影响。

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