作為智能交通系統中的重要組成部分之一的車牌自動識別技術，目前已被廣泛應用于城市道路監控、高速公路收費與監控、小區與停車場出入口管理、治安卡口等場合，成為研究的熱點。
車牌識別技術是利用計算機等輔助設備進行的自動汽車牌照自動識別就是在裝備了數字攝像設備和計算機信息管理系統等軟硬件平臺的基礎之上，通過對車輛圖像的采集，采用先進的圖像處理、模式識別和人工智能技術。
在圖像中找到車牌的位置，提取出組成車牌號碼的全部字符圖像，再識別出車牌中的文字、字母和數字，最后給出車牌的真實號碼。
一、車牌識別系統主要解決的問題
車牌識別技術可以實現自動登記車輛“身份”,已經被廣泛應用于各種交通場合,對“平安城市”的建設有著至關重要的作。具體概括如下：
1、電子警、察系統
電子警、察系統作為一種抓拍車輛違章違規行為的智能系統,大大降低了交通管理壓力。隨著計算機技術和CCD技術的發展,目前電子警察系統已經是一種純視頻觸發的高清抓拍系統,可以完成多項違章抓拍功能,其中包括違章闖紅燈抓拍功能、違章不按車道行駛抓拍功能、違章壓線變道抓拍功能、違章壓雙黃線抓拍功能和違章逆行抓拍功能等內容。
電子警察自動抓拍違章車輛以及識別車牌號碼,將違法行為記錄在案。電子警察系統大大節省警力,規范城市交通秩序,緩解交通擁堵,減少交通事故。
2、卡口系統
卡口系統對監控路段的機動車輛進行全天候的圖像抓拍,自動識別車牌號碼,通過專網與卡口系統控制中心的黑名單數據庫進行比對,當發現結果相符合時,系統自動向相關人員發出警報信號。卡口系統記錄的圖像還可以清楚地分辨司乘人員(前排)的面部特征。
3、高速公路收費系統
高速公路收費系統已經基本實現自動化,當車輛在高速公路收費入口站時,系統進行車牌識別,保存車牌信息,當車輛在高速公路收費出口站時,系統再次進行車牌識別,與進入車輛的車牌信息進行比對,只有進站和出站的車牌一致方可讓車輛通行,自動收費系統可以有效地提高車輛的通行效率,并且可以有效地檢測出逃費車輛。
4、高速公路超速抓拍系統
系統抓拍超速的車輛和識別車牌號碼,并通過專網將超速車輛的車牌號碼傳達到各出口處罰點,各出口處罰點用車牌識別設備對出口車輛進行車牌識別,與己經收到的超速車輛的號碼對比,一旦號碼相同立即報警。
5、停車場收費系統
當車輛進入停車場時,收費系統抓拍車輛圖片進行車牌識別,保存車輛信息和進入時間,并語音播報空閑車位,當車輛離 停車場時,收費系統自動識別出該車的車牌號碼和保存車輛離 的時間,并在數據庫中查找該車的進入時間,計算出該車的停車費周,車主交完費用后,收費系統自動放行。停車場收費系統不但實現自動化管理,節約人力,而且還保證了車輛停放的安全性。
6、公交車報站系統
當公交車進入和離開公交站臺時,報站系統對其進行車牌識別,然后與數據庫中的車牌進行比對,語音報讀車牌結果和公交線路。綜上所述,車牌識別技術的廣泛應用使道路安全、交通通暢、車輛安全、環境保護得到了全面的保障。
二、車牌識別系統的基本工作原理及流程
車牌識別就是依次實現汽車圖像的車牌定位、車牌字符分割、車牌字符識別算法的過程。車牌定位就是把車牌圖像從含有汽車和背景的圖像中提取出來，其輸入的是原始的汽車圖像，輸出是車牌圖像。
車牌的字符分割就是通過對車牌圖像的預處理、幾何校正等把字符從車牌圖像中分割出來，分成一個個獨立的字符，其輸入是車牌定位后得到的車牌圖像，輸出是經過預處理、幾何校正等后得到的一組單個的字符圖像，并得到各個字符的點陣數據。字符識別是依次從單個字符點陣數據中提取字符特征數據，并給出識別結果。
車牌識別系統采用高度模塊化的設計，將車牌識別過程的各個環節各自作為一個獨立的模塊。
1、車輛檢測跟蹤模塊
車輛檢測跟蹤模塊主要對視頻流進行分析，判斷其中車輛的位置，對圖像中的車輛進行跟蹤，并在車輛位置最佳時刻，記錄該車輛的特寫圖片，由于加入了跟蹤模塊，系統能夠很好地克服各種外界的干擾，使得到更加合理的識別結果，可以檢測無牌車輛并輸出結果。
2、車牌定位模塊
車牌定位模塊是一個十分重要的環節，是后續環節的基礎，其準確性對整體系統性能的影響巨大。車牌系統完全摒棄了以往的算法思路，實現了一種完全基于學習的多種特征融合的車牌定位新算法，適用于各種復雜的背景環境和不同的攝像角度。
3、車牌矯正及精定位模塊
由于受拍攝條件的限制，圖像中的車牌總不可避免存在一定的傾斜，需要一個矯正和精定位環節來進一步提高車牌圖像的質量，為切分和識別模塊做準備。使用精心設計的快速圖像處理濾波器，不僅計算快速，而且利用的是車牌的整體信息，避免了局部噪聲帶來的影響。使用該算法的另一個優點就是通過對多個中間結果的分析還可以對車牌進行精定位，進一步減少非車牌區域的影響。
4、車牌切分模塊
車牌系統的車牌切分模塊利用了車牌文字的灰度、顏色、邊緣分布等各種特征，能較好地抑制車牌周圍其他噪聲的影響，并能容忍一定傾斜角度的車牌。這一算法有利于類似移動式稽查這種車牌圖像噪聲較大的應用。
5、車牌識別模塊
在車牌識別系統中，通常采用多種識別模型相結合的方法來進行車牌識別，構建一種層次化的字符識別流程，可有效地提高字符識別的正確率。另一方面，在字符識別之前，使用計算機智能算法對字符圖像進行前期處理，不僅可盡可能保留圖像信息，而且可提高圖像質量，提高相似字符的可區分性，保證字符識別的可靠性。
6、車牌識別結果決策模塊
識別結果決策模塊，具體地說，決策模塊利用一個車牌經過視野的過程留下的歷史記錄，對識別結果進行智能化的決策。其通過計算觀測幀數、識別結果穩定性、軌跡穩定性、速度穩定性、平均可信度和相似度等度量值得到該車牌的綜合可信度評價，從而決定是繼續跟蹤該車牌，還是輸出識別結果，或是拒絕該結果。這種方法綜合利用了所有幀的信息，減少了以往基于單幅圖像的識別算法所帶來的偶然性錯誤，大大提高了系統的識別率和識別結果的正確性和可靠性。
7、車牌跟蹤模塊
車牌跟蹤模塊記錄下車輛行駛過程中每一幀中該車車牌的位置以及外觀、識別結果、可信度等各種歷史信息。由于車牌跟蹤模塊采用了具有一定容錯能力的運動模型和更新模型，使得那些被短時間遮擋或瞬間模糊的車牌仍能被正確地跟蹤和預測，較后只輸出一個識別結果。
